使用半搜索的方法估计 DDs（主方向） 或消失点，并计算其投影平面的法向量 既然检测出了 DDs，那么就该利用它，使用 DDs 的空间位置关系来计算相机的位姿，比传统方法更加精确有效 匹配2D-2D 直线，然后三角化（怎么获得帧间相对位姿的？） 匹配跟 DDs 对齐的 3D 直线和 2D 直线（而不是所有直线），然后估计相机姿态 使用一种滤波方法来微调已估计出来的 DDs，然后使用这个细调后的 DDs 来优化相机位姿和...
[Paper Reading] Hong Kong World: Leveraging Structural Regularity for Line-Based SLAM
[Thesis Reading] Algorithms and Systems for Scalable Multi-Agent Geometric Estimation
目的是从存在噪声的局部测量中，构建全局一致的环境几何模型（geometry model of enviroment）。环境几何模型包括机器人轨迹、目标姿态和三维地图等。 存在的挑战： 由于各个智能体的状态估计问题之间的耦合 由实际计算能力和通信能力引起的较差的数值条件 因此考虑 合作式优化。 中心式优化的优点： 数据管理（data management）较为方便 可以使用现成的求解器 中心式优化的缺点： 有扩展性问题，当越来越多的智能体进入系统，中心服务器将成为计算瓶颈 分布式优化的优点： 重复利用各智能体上的计算资源 中心式的网络架构（服务器客户端架构），不意味着计算也是中心式的，此时计算也可以是分布到不同智能体上，如联邦学习。适用于已经有一些服务器客户端通信架构的设施的场景。相比于全分布式的通信架构，有两个好处： it enables...
LU, Cholesky, LDL and QR Factorization
除以一个很小的数，是影响数值稳定的一个重要来源 对于满秩的矩阵 $J_{m\times n},m \geq n$,齐次超定方程 $Jx = 0$ 可以用 SVD 分解来求取最小二乘解（解最小奇异值对应的右奇异向量）。 而对于非齐次的超定方程 $Jx = b$，则可以转化为求解 \[J^TJx = J^Tb\] LU...
[Paper Reading] A Robot Web for Distributed Many-Device Localisation [TRO 2024]
TRO-2024 arXiv:2202.03314 针对的问题 采用的方法 实现的效果 存在的不足/未来的工作
[Paper Reading] Online Temporal Calibration for Camera-IMU Systems: Theory and Algorithms [IJRR 2014]
Li2014IJRR_timing.pdf 针对的问题 使用的方法 基于MSCKF的在线时间标定方法 实现的效果 存在的不足/未来的工作
[Paper Reading] Online Temporal Calibration for Visual Intertial System [IROS 2018]
arXiv:1808.00692 针对的问题 相机时间戳与IMU时间戳存在初始的时间偏移，线程收到两个时间戳的两帧KeyFrame，在这两个时刻内进行 IMU 预积分，此时需要在 imu buffer 里检索这段时间内的 IMU 数据，若以 IMU 的时间为基准，这两个时刻实际的关键帧并不是一开始收到的那两帧，而是在空间上有所偏移- 使用的方法 两个时刻上很接近的关键帧，其空间变化也很小，图像上的特征点认为是匀速运动的，速度用两帧关键帧的对应特征点坐标相减求出，然后根据还没求出但假设已知的时间偏移 $t_d$ 对特征点的坐标进行修正。 将带有 $t_d$ 的修正后的特征点坐标，替换掉重投影误差中原来的特征点坐标，从而将时间偏差参数 $t_d$...
Singular Value Decomposition(SVD)
Eigen Vector Decomposing 特征值与特征向量的定义和关系可由下面等式给出 \[Ax = x\lambda\] 扩展成 n 个特征向量和特征值，有 \[A \begin{pmatrix} x_1 & x_2 & \cdots & x_n \end{pmatrix}...
[Paper Reading] From Coarse to Fine: Robust Hierarchical Localization at Large Scale
arXiv:1812.03506 针对的问题 鲁棒且精确的视觉定位，在 大场景 和 显著的场景外观变化 下仍有较大挑战 现有的运算资源开销太大，无法实时运行 提出的方法 提出了一个网络 HF-Net，能够预测图像的局部特征和全局描述子 定位过程分成两部： 首先使用全局描述子还原出候选场景 在候选场景中使用局部特征进行 6-DoF 位姿估计 实现的效果 节省运行时间，适用于实时运行 在场景有较大变化的情况下有较强的定位鲁棒性 存在的问题/未来的工作...
[Paper Reading] Autonomous Cave Surveying With an Aerial Robot (TRO2022)
针对的问题 全暗洞穴环境的无人机自主飞行 人工探险危险，因为存在洞穴结构不坚固 使用机器人建图可以降低危险，且需要实时回传信息，但现有的方法基本未考虑高分辨率感知建模的同时，降低高带宽，以在低带宽场景正常工作 采用的方法 传感器和硬件设备： 深度相机用于建图 朝下的相机用于状态估计 朝前和朝下的灯光照明 this work compactly represents sensor observations as Gaussian mixture models and...
P, NP, and NP-hard Completeness
What is P Class of Problem？ A problem has a polynominal algorithm means that it can be solved in polynominal...
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