1.干货：因子优化的视频视频资源合集
2.Candace Parker扣篮大赛(Slam Dunk contest)
3.比布朗尼更有篮球天赋？詹姆斯转发小儿子打球视频，球技如何？
4.SLAM入门+典型SLAM应用及解决方案
5.机器视觉和slam区别
6.SLAM算法工程师之路：NDT算法详解与C++实现
干货：因子优化的源码源码资源合集
因子图优化领域的学习之路起始于对原创论文的深入探索。这些论文不仅揭示了算法发展脉络，视频视频亦为后来者提供了创新思路的源码源码基础。以下是视频视频算法发展的简要历程：
最先提出因子图思想的是Sebastian等人，在其论文《平方根平滑建图》[1]中引入了批量更新的源码源码飞龙在天指标源码概念。有趣的视频视频是，在构建矩阵过程中，源码源码新增变量总是视频视频位于最后一行，这一发现后续在构建Givens旋转方法，源码源码以简化增量消元步骤的视频视频过程中得到了应用。该成果进一步发展为“增量平滑建图”（iSAM）[2]，源码源码强调了通过正常情况下使用Givens增量消元，视频视频以减少更新频率的源码源码方式优化效率。
随着研究深入，视频视频研究人员发现，单一的“增量优化”与“全局优化”模式划分不足以满足需求。于是，作者开始构思一种创新方法，即根据局部更新对整体图的影响程度来灵活调整优化策略。这一思想最终形成了树结构，通过树根部构建，受影响区域更新到相应位置的机制。
为了实现这一目标，作者构建了贝叶斯树结构，使得优化过程不再受限于“批量”或“增量”两种模式。这一机制结合树结构与贝叶斯推理，实现在受影响区域进行局部优化，未受影响部分保持原状。这种方法的实现成果之一便是iSAM2[3]，极大地提升了因子图优化的c 远程控制源码灵活性与效率。
研究过程中，作者Michal自建简单因子图软件并开源[源码： ori-drs/isam]，并将其三篇代表性工作合著成书《增量平滑与映射》下载： cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...，以帮助学习者深入理解算法核心。与此同时，相关论文与软件得到应用并进行整合，形成通用框架GTSAM[ github.com/borglab/gtsa...]。
最后，一系列应用性与优化型论文如“SLAM ++”[4]与“AprilSAM”[5]等，基于上述框架进行研究与开发，进一步丰富了因子图优化领域的实践与理论。
为了系统性学习此领域，推荐深入阅读以下三篇原始论文：《平方根SAM》[1]、《iSAM》[2]与《iSAM2》[3]。其余创新论文可用于了解不同的改进策略与应用视角。
在自学过程中，可通过相关书籍[《Incremental Smoothing and Mapping》下载链接： cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...]、作者M. Kaess在B站的公开课视频B站链接： b.tv/BV1gk4y1R7Lb，以及专栏文章（因子图优化整理不易，点赞支持一下吧，内容持续更新哦）来加深理解与学习。
此领域资源丰富，学习者应系统性阅读原论文、参考书籍与视频资源，以全面理解因子图优化的理论基础与实践应用，同时关注后续发展的应用性论文，不断探索与学习。
Candace Parker扣篮大赛(Slam Dunk contest)
在年3月的俄克拉何马城，年轻的Candace Parker以岁的高中生身份在麦当劳全美高中扣篮大赛(McDonald's High School All-American)中崭露头角，一举夺魁。易语言 连发源码她在那场比赛中力压五位男性选手，其中包括年NBA扣篮大赛的热门选手JR史密斯和冠军约什史密斯。当其他选手在尝试高难度扣篮时未能顺利，帕克则凭借将球轻松投入篮筐的稳健表现赢得了比赛。值得一提的是，扣篮大赛的冠军名单上曾留下过Vince Carter、Carmelo Anthony和LeBron James这些篮球巨星的名字。 帕克的这次胜利不仅展示了她在篮球技巧上的天赋，也预示着她日后在职业比赛中的出色表现。她的比赛视频至今仍被广泛回顾，成为高中生扣篮大赛的经典时刻。她的成功故事激励了无数青少年，证明了性别并不是限制在篮球场上的障碍，每个人都有可能在扣篮大赛这样的舞台上绽放光芒。扩展资料
Candace Parker比布朗尼更有篮球天赋？詹姆斯转发小儿子打球视频，球技如何？
1. 比布朗尼更有篮球天赋？詹姆斯转发小儿子打球视频：只是个开始
2. 北京时间月日，美媒SLAM发布了一段詹姆斯小儿子布莱斯打球的视频。
3. 在视频中，布莱斯展示了自己全面的进攻技巧，包括突破、投篮，以及为队友创造机会的能力。
4. 詹姆斯转发了这一视频，并点评道：“只是个开始#詹姆斯帮”。
5. 视频中，布莱斯晃倒对手后的急停跳投，让底线观战的布朗尼也兴奋不已。
6. 一直以来，美媒的焦点似乎都在詹姆斯的大儿子布朗尼身上。布朗尼已经岁了，nes 模拟器 源码从年龄上来看，他有可能和父亲在NBA赛场上碰面。
7. 不过，布朗尼目前的表现并非特别令人满意，已有媒体质疑他能否打进NBA。
8. 相比之下，曝光度较少的小儿子布莱斯，也很喜欢打球，并且表现出了篮球智商。
9. 相比布朗尼，布莱斯是一个更好的投手，这一点得到了詹姆斯本人的认可。
. 詹姆斯曾表示布莱斯是詹姆斯家族最好的投手，他还把布莱斯称为“一名狙击手”。
. 布莱斯出生于年6月日，现在也岁了。他同样遗传了父亲的运动基因，擅长篮球、足球和冰球。
. 不过，出于安全考虑，詹姆斯目前只允许他打篮球了。
. 美媒报道称，虽然布莱斯只有岁，但已经有不少NCAA一级大学提前向他发出邀请。
. 从年龄上看，布莱斯基本无望和父亲在NBA碰面，但他是一个有天赋的潜力股，经过磨练，或许他的vb 摄像头源码篮球未来能比布朗尼更美好。
. 就像詹姆斯说的那样，对于布莱斯而言，这只是一个开始。
. 布莱斯的曝光度不如布朗尼，压力可能也没那么大，这对于他的成长来说，或许是件好事。
SLAM入门+典型SLAM应用及解决方案
随着AR/VR和智能移动机器人行业的蓬勃发展，SLAM技术的需求呈井喷式增长。随着传感器技术进步和计算资源的丰富，SLAM技术正从算法研究迈向产品落地。目前市场上的SLAM产品仍有提升空间，本文将从SLAM基础、典型应用以及解决方案来深入探讨。
SLAM是定位与建图的缩写，其中定位至关重要。尽管GPS等方案常见，但在很多SLAM应用中，如室内定位或机器人导航，它们无法满足精度需求。因此，寻找更高效定位技术是关键。定位问题本质上是数据估计或优化，通过传感器如激光雷达、深度摄像头、IMU和彩色摄像头提供观测数据进行处理。
SLAM技术入门涉及多种传感器选择，如激光雷达能构建2D或3D地图，视觉SLAM如ORB_SLAM则涉及多个模块，包括前端VO（计算帧间相对位移）、后端优化（滤波或优化）、建图和回环检测（检测重复路径进行全局优化）。多传感器融合，如视觉与IMU的结合，是解决单一传感器局限性的方法。
典型应用方面，AR/VR设备依赖视觉与IMU的VIO方案，室内机器人则可能采用激光雷达或摄像头配合码盘。无人车则通常采用差分GPS与多种传感器的融合。室内定位则可能通过连续视频建模与匹配进行。
SLAM技术的未来趋势是软硬件协同的统一解决方案，硬件和软件将日益集成，以降低成本并适应不同场景的需求。开发者将有更多空间针对特定环境进行优化，包括硬件、芯片和算法层面的定制。
机器视觉和slam区别
机器视觉和SLAM各有侧重，应用领域和目标不同。机器视觉聚焦在计算机系统如何理解图像和视频数据，实现识别、检测、跟踪等功能，涉及图像分类、目标检测、人脸识别等多个领域。SLAM技术则专注于移动机器人和自动驾驶等场景，通过感知环境同时估计自身位置，实现实时地图构建和自主导航。两者在应用上存在区别，机器视觉主要关注图像数据的理解，而SLAM强调实时定位和地图构建的准确性和效率。
机器视觉和SLAM在技术手段上也有所交集，都需使用图像处理、特征提取、机器学习等技术。不过，SLAM还需结合传感器数据进行定位和地图构建，相对复杂度更高。总体而言，机器视觉和SLAM作为不同概念，各自在特定领域发挥作用，同时在技术层面上存在一定的关联。
SLAM算法工程师之路：NDT算法详解与C++实现
欢迎来到佳浩的SLAM算法工程师之路专栏！ 最近，我们讨论了A-LOAM算法框架，并有读者询问关于点云匹配的问题。点云匹配在感知环节至关重要，常用算法如ICP，而本篇文章将聚焦于探讨NDT算法。 NDT算法，全称Normal Distribution Transform，是一种用于激光点云匹配的高效方法，能够提供定位和地图构建所需的信息。它的核心思想是将点云分割为小立方体（网格），并根据网格的正态分布特性进行匹配和计算位姿变换。 本文将带你深入理解NDT算法的基本原理、实现流程，并展示C++代码示例。为了便于学习，我们将分步骤阐述NDT算法的核心原理和实现细节。NDT算法详解
首先，让我们了解NDT算法的基本原理。NDT通过将目标点云分割成网格，并计算每个网格的正态分布，从而实现匹配。在匹配过程中，源点云进入时，NDT会根据正态分布参数计算每个点在对应网格中的概率。当所有网格的概率相加达到最大值时，我们找到最佳匹配关系。 NDT算法的关键点在于后端优化方法，通常采用牛顿法求解最优参数估计值，确保匹配结果的准确性。NDT算法流程
NDT算法分为以下几个步骤：将空间划分为小网格，根据需要设置网格大小（如1m × 1m）。
计算每个网格的均值和协方差矩阵。
构建正态分布模型，计算每个网格的概率分布。
匹配过程：将源点云映射到目标点云坐标系，计算每个点在目标网格中的概率，累加得到总概率。
通过优化方法（如牛顿法）求解最佳匹配参数。
NDT算法的C++代码实现
NDT算法可以通过简单的C++代码实现，利用现有的库（如PCL）简化开发过程。以下是一个基于PCL库的NDT算法实现示例。结果展示与总结
在Kitti数据集上使用NDT算法后，我们得到了以下结果。展示了算法运行视频，直观地说明了NDT算法在实际场景中的表现。 总结而言，NDT算法是一种高效、实用的激光点云匹配方法。通过本文的深入探讨，我们希望为读者提供了全面的理解和实践指南。如果你对NDT算法或SLAM技术感兴趣，欢迎访问深蓝学院的VIO课程，了解更多相关知识。如果本文对你有所帮助，记得一键三连支持，你的认可是我们最大的动力！吐血整理 | SLAM方向国内有哪些优秀的公司？
计算机视觉life整理了国内几十家涉及SLAM领域的优秀公司，覆盖了自动驾驶、仓储机器人、服务机器人、无人机、AR、芯片相机等多个领域。以下为部分代表性公司及其主要产品： 一、自动驾驶与辅助驾驶领域百度：自动驾驶软件
地平线：智能驾驶解决方案
图森未来：无人驾驶卡车
腾讯：智能驾驶解决方案
四维图新：自动驾驶系统解决方案
驭势科技：U-Drivertm智能驾驶系统
纵目科技：ADAS高级驾驶员辅助系统
滴滴：智能驾驶
momenta：环境感知、高精度地图和驾驶决策
纽劢科技：自动驾驶解决方案
飞步科技：无人驾驶货运卡车、汽车AI芯片、ADAS高级辅助驾驶
极目智能：ADAS驾驶辅助解决方案
虹软：ADAS驾驶辅助系统
二、仓储机器人领域京东：无人车
顺丰科技：室内AGV
阿里达摩院：智能物流车
北京极智嘉：智能物流自动化解决方案
旷视科技：智能仓储物流解决方案
海康威视：智能仓储解决方案
三、服务型机器人领域普渡科技有限公司：餐饮机器人
高仙机器人：楼宇配送机器人、自主定位导航模块
优必选机器人：人形机器人、优必选定位导航系统
弗徕威智能机器人：家庭服务型机器人
小米：扫地机器人
科沃斯机器人：扫地机器人
平安科技：RPA安小蜂
臻迪机器人：水下机器人
猎户星空：服务型机器人
追觅科技：吸尘器
四、无人机领域大疆：视觉传感导航系统的无人机
京东：无人机
顺丰科技：无人机
亿航：无人机
易瓦特Ewatt：无人机
五、增强现实（AR）领域百度：AR特效
华为：HUAWEI AR
视辰科技：AR解决方案
联想研究院：AR解决方案
亮风台：AR解决方案
六、芯片相机领域思岚科技：模块化自主定位导航解决方案
速腾聚创：RS-LiDAR-Algorithms感知算法
镭神智能：机器人SLAM算法板卡
小觅智能：双目相机解决方案
禾赛科技：环境感知传感器融合系统
魔视智能：自动驾驶芯片
芯仑科技：动态视觉传感器芯片
速感科技：面向智能设备的系统化视觉解决方案
欢迎加入公众号读者群进行交流，群内有SLAM、算法竞赛、图像检测分割、人脸人体、医学影像、自动驾驶、综合等微信群（根据研究方向逐渐细分），添加微信加群时请备注：昵称+学校/公司+研究方向，以便根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告。 推荐阅读：SLAM领域牛人、牛实验室、牛研究成果梳理
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如何评价ORB-SLAM3？
我觉得 ORB-SLAM3 系统是基于之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 进行扩展。作者组的工作一脉相承，围绕着 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意义的工作。本文其中在一些重要改进模块，如 IMU 初始化、multi-map system 等，是作者组里前几年的工作。我认为这是一篇更加偏向于系统性质的文章，把这么多工作串了起来，并且作者非常慷慨的把它开源了出来，非常赞！
