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  • 卡爾曼濾波

    卡爾曼濾波本質(zhì)上是:非平穩(wěn)信號(hào)下的序貫線性最小均方誤差估計(jì)量 1、最小均方誤差 對(duì)于經(jīng)典的均方誤差(Mean Square Error, MSE...

  • AX=XB 求解

    slam 中的手眼標(biāo)定最后可以歸結(jié)為求解如下問題已知 ,需要求解 ,滿足 其中即為旋轉(zhuǎn)矩陣,網(wǎng)上有多種求解方法,這里只描述其中幾種,首先介紹下一...

  • 程序小技巧

    python 讀取字節(jié)流的時(shí)候,有多種方法可以讀取,但是不同方法的效率差異較大,且和數(shù)據(jù)格式相關(guān)解壓字節(jié)流查詢到有下面三種方法 第一個(gè)實(shí)驗(yàn),a ...

  • NeRF

    最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界最火爆的兩個(gè)技術(shù),一個(gè)是 NeRF(NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fi...

  • 多目標(biāo)跟蹤(Multiple Object Tracking)

    多目標(biāo)跟蹤算法是很多系統(tǒng)中的核心模塊,有很多框架。 一種常見的框架是 “tracking by detection”,該框架首先對(duì)單幀進(jìn)行目標(biāo)檢...

  • 寫公式的地方

    已知有一系列觀測(cè),且,其表達(dá)式如下 其中噪聲,現(xiàn)需要求解 根據(jù)問題,易得的概率密度函數(shù)為 因此可以得到 其中,為標(biāo)準(zhǔn)累積分布函數(shù) 如果認(rèn)為每次測(cè)...

  • 傅里葉梅林變換(Fourier-Mellin)

    目前有一系列的點(diǎn) 每個(gè)點(diǎn)的位置上有對(duì)應(yīng)的特征記為 ,經(jīng)過旋轉(zhuǎn) 、縮放 、平移 變成另外一些點(diǎn) ,這些點(diǎn)上的特征為 ,考慮到變換的時(shí)候存在噪聲,...

  • 點(diǎn)云粗配準(zhǔn)

    點(diǎn)云精細(xì)配準(zhǔn)受到初始值的影響,會(huì)收斂到局部最小值,因此點(diǎn)云的粗配準(zhǔn)就變得相當(dāng)重要。對(duì)于剛體來說,假設(shè)目前有原始點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云,點(diǎn)云粗配準(zhǔn)完成的工...

  • 點(diǎn)云精配準(zhǔn)

    點(diǎn)云精細(xì)配準(zhǔn)最傳統(tǒng)的方法是ICP(Iterative Closest Point) Point-to-Point ICP 現(xiàn)在假設(shè)有個(gè)目標(biāo)點(diǎn)云個(gè)...

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