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本文旨在对自己的研究方向做一些记录，方便日后自己回顾。论文里面有关其他方向的讲解读者自行阅读。 参考论文：自动驾驶车辆运动规划方法综述 1 摘要 规划决策模块中的运动规划环节负责生成车辆的 局部运动轨迹 ，决定车辆行驶质量的决定因素 未来关注的重点： （
BCI是一种特殊的信息交换系统，它使大脑能够直接与外部环境互动，而不依赖于大脑的外周神经系统和人体的运动系统。随着BCI的快速发展，对于思维正常但患有神经系统疾病或严重残疾的患者，BCI可使他们重新获得锻炼或与环境沟通的能力，提高生活质量。对于健康人群来
目录 摘要 视觉SLAM算法的发展 相关综述 VSLAM 设置标准 传感器和数据采集 目标环境 视觉特征处理 系统评估 语义等级 基于主要目标的VSLAM方法 目标一：多传感器处理 目标二：姿态估计 目标三：现实世界可行性 目标四：资源限制 目标五：弹性化（Versatility） 目标六：视觉里
PnP（Perspective-n-Point）是求解3D到2D点对运动的方法。它描述了当知道n个3D空间点及其投影位置时，如何估计相机的位姿。 特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定。因此，在双目或RGB-D的视觉里程计中，可以直接使用PnP估计相机运动。而在单目视觉里程计中，必
使用OpenCV 提供的 triangulation 函数进行三角化 cv::triangulatePoints(T1, T2, pts_1, pts_2, pts_4d);
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论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10313067 一个是考虑人类深度感知的机制，另一个是包括各种深度学习方法。 这篇论文是关于单目深度估计（Monocular Depth Estimation）的全面综述，由Vasileios Arampatzakis等人撰写。单目深度估计是指从二维图像中恢复三维场景的深度信
齐次变换矩阵的几种解释， 主要从坐标系表示（coordinate representation）、坐标系变换（coordinate transformation）、点的操作（point operator）进行简单说明 齐次变换矩阵可以用来表示一个坐标系，旋转矩阵代表的是坐标系{B}三个轴的单位矢量在坐标系{A}中的投影，平移部分代表的是
将演示如何手写高斯牛顿法 注： 该部分仅用于学习使用，如有侵权，请联系！
演示了如下几个操作：图像读取、显示、像素遍历、复制、赋值等。大部分的注解已写在代码里面。编译该程序时，需要在 CMakeLists.txt 中添加 OpenCV 的头文件，然后把程序链接到库文件上。同时，由于使用了 C++ 11 标准（如 nullptr 和 chrono），还需要设置一下编译器。
