SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM算法与工程实践系列文章SLAM算法与工程实践系列文章链接SLAM算法与工程实践系列专栏前言SLAM算法与工程实践——相机篇：传统相机使用（1）相机相关命令出现的问题调用相机以MJPG格式打开相机前言这个系列的文章是分享SLAM相关技术算法的学习和工程实践SLAM算法与工程实践——相机篇：传统相机使用（1）相机相关命令插上USB相机，使用命令查看USB设备lsusb可以识别相机使用命令查看识
github源码链接V2文章目录第7讲视觉里程计17.1特征点法7.1.1特征点7.1.2ORB特征FAST关键点⟹\Longrightarrow⟹OrientedFASTBRIEF描述子7.1.3特征匹配7.2实践【Code】本讲CMakeLists.txt7.2.1使用OpenCV进行ORB的特征匹配【Code】7.2.2手写ORB特征估计相机运动【相机位姿估计】3种情形【对极几何、ICP、PnP】7.32D-2D:对极几何单目相机(无距离信息)7.3.2本质矩阵E\bm{E}E7.3.3单应矩阵(Homography)【墙、地面】7.4实践：对极约束求解相机运动【Code】讨论！！！7.
目录目录1.实验环境2.安装步骤2.1安装必要的库和依赖 3.结果4.附录（碰到的错误）4.1Panlogin版本装错怎么办4.1.1卸载Pangolin（新安装跳过此步）4.1.2新安装或重新安装Pangolin5.如果还没解决请参考以下文章和视频1.实验环境使用vmware安装虚拟机：ubuntu18.04(注进不去github需要开飞机chang)2.安装步骤2.1安装必要的库和依赖（1）更新apt库，更新软件列表sudoapt-getupdate（2）安装git，用于从Github上克隆项目到本地sudoapt-getinstallgit（3）安装cmake，用于程序的编译sudoa
最近系统性学习了一遍LIO-SAM，开始的时候一直搞不懂里程计坐标系，经过不断学习才有了一点自己的拙见。引言：首先我们搞清楚SLAM算法主要是解决建图与定位问题，其更侧重定位，即让机器人知道自己在全局地图的哪个位置，只有这样才能继续后续的预测、感知、控制等模块。但是SLAM算法做定位这件事存在的意义就是为了解决当GPS这类非自主定位传感器信号不连续时的定位问题。SLAM算法主要是靠激光雷达/相机、IMU等传感器来做定位，但是不管是精度再高的激光雷达通过点云匹配得出位姿还是IMU预积分给出的位姿都会和map中的绝对位姿产生不断变化的误差，这个不断变化的误差便造就了不断变化的“里程计坐标系”。继续
第1章：ROS入门必备知识ROS全称RobotOperatingSystem，是一个用于机器人应用开发的开源框架。ROS提供了一系列工具和库，使得机器人开发者可以更轻松地编写软件，从而实现机器人的感知、控制、定位、导航等功能。ROS使用publisher-subscriber模型实现消息传递，支持多种编程语言。由于它拥有方便的模块化设计，可以让开发者更方便地调试和修改程序，大大缩短机器人应用的开发时间。ROS在机器人领域得到了广泛应用，也成为了学术界和工业界的标准工具之一。ROS概述ROS是适用于机器人的开源元操作系统ROS集成了大量的工具，库，协议，提供类似OS所提供的功能，简化对机器人的控
近日，阿姆斯特丹自由大学的研究人员披露了一种名为SLAM的新型侧信道攻击，利用这种攻击可以从Intel、AMD和Arm和即将推出的CPU的内核内存中泄漏敏感信息。这种攻击是一种对Spectre的端到端利用方式，也是基于IntelCPU的一项新功能，被称为线性地址掩码（LAM），以及AMD和Arm的类似功能。VUSec的研究人员说：SLAM利用未屏蔽的小工具，让用户域进程泄漏任意ASCII内核数据。虽然最初LAM是作为一项安全功能提出的，但研究的结果非常讽刺，它不仅没有提高安全性反而还降低了安全性，甚至极大程度的增加了Spectre的攻击面，导致瞬态执行攻击，利用投机执行通过高速缓存隐蔽通道提取
3D激光SLAM：LIO-SAM整体介绍与安装编译LIO-SAM整体框架图像映射节点特征提取节点建图优化节点IMU预积分节点LIO-SAM编译与安装运行LIO-SAM的全称是：Tightly-coupledLidarInertialOdometryviaSmoothingandMapping从全称上可以看出，该算法是一个紧耦合的雷达惯导里程计（Tightly-coupledLidarInertialOdometry），借助的手段就是利用GT-SAM库中的方法。LIO-SAM提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。实现了高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。框架的构成：通
视觉SLAM理论到实践系列文章下面是《视觉SLAM十四讲》学习笔记的系列记录的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此视觉SLAM理论到实践系列文章链接下面是专栏地址：视觉SLAM理论到实践专栏文章目录视觉SLAM理论到实践系列文章视觉SLAM理论到实践系列文章链接视觉SLAM理论到实践专栏前言视觉SLAM理论到实践系列（四）——相机模型针孔相机模型畸变模型小结双目相机模型RGB-D相机模型补充本章习题图像去畸变(3分，约1小时)双目视差的使用(2分，约1小时)前言高翔博士的《视觉SLAM14讲》学习笔记的系列记录视觉SLAM理论到实践系列（四）——相机模型相机将三维世界中的坐标点（单位为
使用的环境是ubuntu20.04问题1.安装g2o没有问题，不过在编译整个项目工程时候报错：”openmp_mutex.h:30:10:fatalerror:g2o/config.h:Nosuchfileordirectory“:解决办法：只需要将/thirdparty/g2o/build/g2o下的config.h放到/thirdparty/g2o下：问题2.Noruletomaketarget’gmock’，neededby'../bin/test_preintegration'.stopsrc/ch4/CMakeFiles/test_preintegration.dir/all]Err
1ORB-SLAM3算法环境搭建1.1 C++11orC++0xCompiler 安装新建一个终端（新建终端的快捷键是Ctrl+Alt+T）输入以下代码sudoapt-getinstallgccsudoapt-getinstallg++sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmake1.2 Pangolin 安装Pangolin的官方教程地址：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin安装Pangolin1.2.1下载Pangolin，推荐安装tagv0.6版本#ClonePango
