《视觉SLAM十四讲》学习日志(一)——预备知识
2018-02-09 16:20
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SLAM简介 :
SLAM是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作 " 同时定位与地图构建 "。它是指搭载特定传感器的主题,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模拟,同时估计自己的运动。如果传感器主要是相机,那就称之为 " 视觉SLAM "。SLAM 的目的是为了解决 " 定位 " 与 " 地图构建 " 这两个问题。也就是说,一边要估计传感器自身的位置,一边要建立周围环境的模型。这就需要用他到传感器的信息。用相机作为传感器时,我们要做的就是根据一张张连续运动的图像(它们形成了一段视频),从中推出相机的运动,以及周围环境的情况。
我们眼中的世界在计算机中是一个个由数字排列而成的矩阵(Matrix),就像电影《黑客帝国》中的场景。我们要解决的就是让计算机通过这种方式 " 理解 " 我们现在的世界。
第一讲习题:
1.有线性方程 Ax = b,若已知 A,b,需要求解x,该如何求解?这对 A 和b有哪些要求?解:
首先考虑非齐次线性方程的情况,即 b 不是 0 。
对 A 和 b 组成的增广矩阵进行初等行变换。
如果 R(A) < R(A,b) 则无解,
如果 R(A) = R(A,b) = n ,则有唯一解,然后将增广矩阵化成行最简型矩阵,最后写出元方程组同解方程组,可得唯一解。
如果 R(A) = R(A,b) < n ,步骤同上,求得解系。
对齐次线性方程的情况,即 b = 0 。
对系数矩阵进行初等行变换。
如果 R(A) < n ,则有非零解,写出元方程组同解方程组。
如果 R(A) = n ,则只有零解。
2.高斯分布是什么?它的一维形式是什么样子?它的高维形式是什么样子?
所谓高斯分布就是通常所说的正态分布,一维正态分布概率密度函数:
高维形式即二维正态分布,概率密度函数:
更多有关函数的性质等参见 https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83/829892?fr=aladdin&fromid=10145793&fromtitle=%E9%AB%98%E6%96%AF%E5%88%86%E5%B8%83
3.你知道C++中的类吗?你知道STL吗?你使用过它们吗?
请看博主写的这篇文章: http://blog.csdn.net/eliminatedacmer/article/details/79254433C++标准库由三组库构成:C库,C++库和标准模板库(STL),STL包含了诸多在计算机科学领域里常用的基本数据结构和基本算法。更多相关知识请参见:http://blog.csdn.net/byxdaz/article/details/4633826 4.你以前怎样书写C++程序?
5.你知道C++11标准吗?其中哪些新特性你听说过或使用过?有没有其他的标准?
请看这篇文章,写的相当不错: http://blog.csdn.net/whhitxjl/article/details/50703918
6.你知道Linux吗?你有没有至少使用过一种,例如Ubuntu?
7.Linux的目录结构是怎么样的?你知道哪些基本命令?例如ls,cat等? https://www.cnblogs.com/CoderJYF/p/6092604.html 9566
8.如何在Ununtu下安装软件?这些软件被安装在哪里?如果只知道软件的模糊名称(例如一个名称中含有eigen的库),该怎么安装它?
Linux下安装软件的几种方法: http://blog.csdn.net/u010509774/article/details/50593231 如果只知道软件的模糊名称,可以
yum list|grep eigen
进行安装。
9.*学习Vim。
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