ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html. 一.为什么要优化 因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够.摄像机标定的误

只知道算法描述和代码,而不知道原理是比较扯的事情,还是把原理转载一下. 原文链接: http://www.cnblogs.com/luyb/p/5447497.html ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaox

页面静态化 使用模板引擎 可以使用Smarty的缓存机制生成静态HTML缓存文件 $smarty->cachedir=$ROOT·"/cache"://缓存目录 $smarty->caching=true://是否开启缓存 $smarty->cachelifetime="3600"://缓存时间 $smarty->display(string template[,string cache_id[,string compile_id]]): $

ORB-SLAM中优化使用g2o库,先复习一下g2o的用法,上类图 其中SparseOptimizer就是我们需要维护的优化求解器,他是一个优化图,也是一个超图(包含若干顶点和一元二元多元边),怎样定义图的顶点(优化变量_estimate)和边(误差项_error)是用户需要考虑的问题,可以从g2o/types查找是否已经有定义好的顶点或边,若没有,需要自己去实现. 自己实现的时候注意,基本都是去继承BaseVertex<D,T>; BaseUnaryEdge<D,E,VertexXi&

算法的优化 算法的优化分为全局优化和局部优化两个层次.全局优化也称为结构优化,主要是从基本控制结构优化.算法.数据结构的选择上考虑:局部优化即为代码优化,包括使用尽量小的数据类型.优化表达式.优化赋值语句.优化函数参数.全局变量及宏的使用等内容. 一.全局优化 1.优化算法设计 例如,在排序中用快速排序或者堆排序代替插入排序或冒泡排序:用较快的折半查找代替顺序查找法等,都可以极大地提高程序的执行效率. 2.优化数据结构 例如在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令,那么使用链表要快得多.数

最近帮忙公司的几个项目组进行了不同方面的性能优化,发现几个项目都出现了一些共性的问题.这里写一篇文章,总结一下这几类问题,以及其对应的解决方案.方便其它项目组参考.   常见问题一:打开页面非常慢,有的项目打开一个页面竟然要 20 多秒. 优化步骤: 降低每一个页面的请求数:使用浏览器跟踪打开页面后所有的请求,并逐一排查,把没有必要向服务端发起的请求优化掉,减少 Round Trip 次数. 针对每一个请求进行优化:对请求逐一排查,看看分别是哪些请求占用了较多的时间. 如果该请求是 JS 文件,

第一章 打开网站慢现状分析 在公司访问部署在IDC机房的VIP网站时会感觉很慢.是什么原因造成的?为了缩短页面的响应时间,改进我们的用户体验,我们需要知道用户的时间花在等待什么东西上. 可以跟踪一下我们的登录页面,如下图所示 从上图我们可以分析知道,HTML文档只占了总响应时间的20%,其它80%响应时间用来下载JS.CSS.图片等组件.所以WEB前端有很大的优化空间,我们将从WEB的前端优化.后端优化两方面综合考虑给出WEB的性能优化方案. 第二章 WEB前台的优化规则 一.尽量减少 HTTP

摘要:Web服务器的性能优化有很多资料介绍了,多台主机负载均衡,查询结果的多级缓 存,数据库索引优化等都是常见的优化手段.随着后端优化空间越来越小,现在越来越多 的网站更注重前端性能的优化,就是浏览器,http层面的优化,这里写两点最简单最有效 的asp.net网站优化技巧.   == 了解常见的网站性能优化技巧 == 首先我们要学一些优化网站性能和体验的理论和基础知识,雅虎已经帮我们总结好了 ,详见参考链接中的几篇文章,有好心人已经给翻译成中文了.这里面提到的一些技巧可 操作性都很强,建议每一

第一章 打开网站慢现状分析 在公司访问部署在IDC机房的VIP网站时会感觉很慢.是什么原因造成的?为了缩短页面的响应时间,改进我们的用户体验,我们需要知道用户的时间花在等待什么东西上. 可以跟踪一下我们的登录页面,如下图所示 从上图我们可以分析知道,HTML文档只占了总响应时间的20%,其它80%响应时间用来下载JS.CSS.图片等组件.所以WEB前端有很大的优化空间,我们将从WEB的前端优化.后端优化两方面综合考虑给出WEB的性能优化方案. 第二章 WEB前台的优化规则 一.尽量减少 HTTP

本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论(一)-- 线性最小二乘.本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法.博客中主要内容为: 非线性最小二乘介绍: 下降法相关理论(Desent Method); 信任区域理论(Trust Region Methods); 非线性最小二乘求解方法(高斯牛顿.LM) 由于个人水平有限,文中难免有解释不清晰的地方,因此希望大家结合着[1].[2]和[3]进行理解.如果在阅

Mysql存储引擎 选择合适的存储引擎Innodb  myisam myisam: 写入数据非常快,适合使用场合dedecms/phpcms/discuz/微博系统等写入.读取操作多的系统. innodb: 适合业务逻辑比较强的系统,修改操作较多的,例如ecshop.crm.办公系统.商城系统.mysql5.5以上默认的存储引擎 mysql索引 添加索引 1.添加PRIMARY KEY(主键索引) mysql>ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY (

使用Ceres Solver库处理后端优化问题,首先系统的优化函数为

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h

前端性能优化: 一.尽可能减少前端http请求. 1.合并优化脚本文件和css文件. 2.同种类型的背景图片尽量放在一起,用css控制显示. 二.使用浏览器缓存. 如果能强制浏览器缓存在本地,将会降低页面产生的流量. 三.页面压缩. 压缩gzip,html,js,css,图片等. 四.html代码结构优化* 1.正确布置页面脚本. 1>.尽可能使用外部脚本和配置文件. 2>.js文件放到文档末尾. 3>.脚本放在文档前面,文档内容可能会被阻塞.放在末尾会出现就是未加载完用户就会触发行为.

网上的东西太多了都是搜来的东西 留着自己看吧! 摘自 :http://www.cnblogs.com/50614090/archive/2011/08/19/2145620.html 打开网站慢现状分析 在公司访问部署在IDC机房的VIP网站时会感觉很慢.是什么原因造成的?为了缩短页面的响应时间,改进我们的用户体验,我们需要知道用户的时间花在等待什么东西上. 可以跟踪一下我们的登录页面,如下图所示 从上图我们可以分析知道,HTML文档只占了总响应时间的20%,其它80%响应时间用来下载JS.CS

php面试专题---22.网站优化 总结 一.总结 一句话总结: 主要从前端.后端.数据库.资源四个方面开始发散 前端浏览器缓存和数据压缩前端优化(减少HTTP请求次数) 资源流量优化(防盗链处理)CDN加速独立图片服务器的部署 后端动态语言静态化动态语言的并发处理Web服务器的负载均衡 数据库数据库缓存MySQL数据库层的优化 1.网站前端优化方案大纲? 浏览器缓存和数据压缩 减少HTTP请求次数 2.网站资源优化方案大纲? 流量优化(防盗链处理) CDN加速 独立图片服务器 3.网站后端优化

谷歌chrome浏览器network中Stalled分析和优化 问题由来 最近项目上要求首页的加载速度,查看浏览器的network发现接口加载速度非常慢. 问题解决思路 SSL 网上有人因为图片加载,选择关闭SSL.就不存在问题,速度非常快 原因:查询相关资料使用ssl效率降低60%左右. 结果:SSL是一种安全协议(在此不做具体分析),不舍弃安全协议去优化性能 Network Network中的瀑布流可直观查看到接口调用详细 本文主要从Network入手,并且逐步解决问题 分析过程 简单列出

网页链接地址:http://www.slamcn.org/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 资料非常丰富,内容如下: 首页 目录 [隐藏]  1 SLAM 介绍 1.1 什么是SLAM 1.2 SLAM与视觉里程计(Visual Odometry) 1.3 SLAM和SfM 2 主流开源SLAM方案 2.1 视觉传感器 2.2 激光传感器 2.3 视觉(Visual)与IMU融合(VI) 2.4 后端优化工具 3 入门资料推荐 4 泡泡机器人 5 相关博客推荐 6 机器人

MoNoSLAM:https://github.com/hanmekim/SceneLib2 以扩展卡尔曼滤波为后端,追踪前端非常稀疏的特征点,以相机的当前状态和所有路标点为状态量,更新其均值和协方差. 优点:在2007年,随着计算机性能的提升,以及该系统用稀疏的方式处理图像,使得该方案使得SLAM系统能够在线运行.(之前的SLAM系统是基本不能在线运行的,只能靠机器人携带相机采集的数据,再离线进行定位和建图.) 缺点:MoNoSLAM存在应用场景窄,路标数量有限,系数特征点非常容易丢失等缺点,

摘要 通过前面的基础学习,本章进入最为激动的机器人自主导航的学习.在前面的学习铺垫后,终于迎来了最大乐趣的时刻,就是赋予我们的miiboo机器人能自由行走的生命.本章将围绕机器人SLAM建图.导航避障.巡航.监控等内容展开.本章内容: 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控 2.google-cartographer机器人SLAM建图 主流的激