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卡爾曼濾波本質(zhì)上是：非平穩(wěn)信號下的序貫線性最小均方誤差估計量 1、最小均方誤差 對于經(jīng)典的均方誤差（Mean Square Error, MSE...
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...
python 讀取字節(jié)流的時候，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 第一個實驗，a ...
最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界最火爆的兩個技術(shù)，一個是 NeRF（NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fi...
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”，該框架首先對單幀進行目標(biāo)檢...
已知有一系列觀測，且，其表達式如下 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...
目前有一系列的點 每個點的位置上有對應(yīng)的特征記為 ，經(jīng)過旋轉(zhuǎn) 、縮放 、平移 變成另外一些點 ，這些點上的特征為 ，考慮到變換的時候存在噪聲，...
點云精細(xì)配準(zhǔn)受到初始值的影響，會收斂到局部最小值，因此點云的粗配準(zhǔn)就變得相當(dāng)重要。對于剛體來說，假設(shè)目前有原始點云和目標(biāo)點云，點云粗配準(zhǔn)完成的工...
點云精細(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)有個目標(biāo)點云個...