视觉SLAM十四讲_4-相机模型和非线性优化

目录

往期内容回顾

1.针孔相机模型与图像

2. OpenCV实践-图像拼接

3. 批量状态估计问题

4. 非线性最小二乘

5. 实践:Ceres 和g2o


往期内容回顾

视觉SLAM十四讲_4-相机模型和非线性优化

1.针孔相机模型与图像

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2. OpenCV实践-图像拼接

3. 批量状态估计问题

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4. 非线性最小二乘

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  • Gauss-Newton对比Newotn法: GN方法中不用直接计算hessian矩阵,而是使用Jacobi矩阵的乘积做近似,这样既可以用到二阶的信息,又能回避掉Hessian矩阵的计算。

 

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5. 实践:Ceres 和g2o

 

视觉SLAM十四讲_4-相机模型和非线性优化

  • Ceres: 专业的最小二乘法库,应用广泛
  • G2o: 使用图的方式进行非线性优化,还可以做Bundle AdJustment,在SLAM领域应用比较多。
  • 实践代码:视觉SLAMS十四讲:ch6