计算步骤如下: 图片来自<视觉slam十四讲>6.2.2节. 下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下,其中w为噪声,a.b.c为待解算系数. 代码如下: clear all; close all; clc; a=;b=;c=; %待求解的系数 x=(:)'; w=rand(length(x),)*-; %生成噪声 y=exp(a*x.^+b*x+c)+w; %带噪声的模型 plot(x,y,'.') pre=rand(,); %步骤1 : f = exp(p

高斯牛顿法: function [ x_ans ] = GaussNewton( xi, yi, ri) % input : x = the x vector of 3 points % y = the y vector of 3 points % r = the radius vector of 3 circles % output : x_ans = the best answer % set up r equations r1 = @(x, y) sqrt((x-xi(1))^2+(y-y

1.梯度下降法 2.牛顿法 3.高斯牛顿法 4.LM算法

原文:http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何为梯度? 一般解释: f(x)在x0的梯度:就是f(x)变化最快的方向 举个例子,f()是一座山,站在半山腰, 往x方向走1米,高度上升0.4米,也就是说x方向上的偏导是 0.4 往y方向走1米,高度上升0.3米,也就是说y方向上的偏导是 0.3 这样梯度方向就是 (0.4 , 0.3),也就是往这个方向走1米,所上升的高度最高. (1*0.4/0.5)*0.4 +(1*0.3

MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

R3=; F=zeros(*R3+,*R3+); sigma=R3/; r=; :*R3+     :*R3+         r=(x-R3)*(x-R3)+(y-R3)*(y-R3);         F(x,y)=exp(-r/(*sigma*sigma));         K=K+F(x,y);     end end

https://www.stat.tamu.edu/~jnewton/604/chap4.pdf http://www.metla.fi/silvafennica/full/sf33/sf334327.pdf 在求二阶导时, fi 和 偏fi/偏theta 都是是theta的函数, 所以要用乘法求导公式

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况,这时高斯牛顿法稳定性较差,可能导致算法不收敛.比如当系数都为7或更大的时候,算法无法给出正确的结果. Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题. 计算迭代系数deltaX公式如下: 当lambda很小的时候,H占主要地位,公式变为高斯牛顿法,当lambda很大的时候,H可以忽略,公式变为最速下降法.该方法提供了更稳定的deltaX. 算法步骤如下: 1.给定初始系数,以及初始优化半径u. 2.计算使用当前系数

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 最近在做基于激光信息的机器人行人跟踪发现如果单独利用激光信息很难完成机器人对行人的识别.跟踪等功能,因此考虑与视觉融合的方法,这样便可以充分利用激光雷达提供的精确位置信息及视觉提供的丰富纹理.颜色等场景信息.以下是最近调研视觉SLAM中的实现方法的总结,包括三方面内容:姿态计算.闭环检测.BA优化. 姿态计算 一.通过提取图像的特征描述子,如ORB.SURF和SIFT等特征描述子,然后通过RANSAC算法进行图像匹配去除匹配点中的外点,

线性回归的首要满足条件是因变量与自变量之间呈线性关系,之后的拟合算法也是基于此,但是如果碰到因变量与自变量呈非线性关系的话,就需要使用非线性回归进行分析. SPSS中的非线性回归有两个过程可以调用,一个是分析—回归—曲线估计,另一个是分析—回归—非线性,两种过程的思路不同,这也是非线性回归的两种分析方法,前者是通过变量转换,将曲线线性化,再使用线性回归进行拟合:后者则是直接按照非线性模型进行拟合. 我们按照两种方法分别拟合同一组数据,将结果进行比较. 分析—回归—曲线估计 变量转换的方法简单易行

这是我在知乎上问题写的答案,修改了一下排版,转到博客里.   原问题: 能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 目前SLAM后端都开始用优化的方法来做,题主想要了解一下之前基于滤波的方法,希望有大神能够总结一下各个原理(EKF,UKF,PF,FastSLAM),感激不尽.   作者:半闲居士链接:https://www.zhihu.com/question/46916554/answer/103411007来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 

最小二乘法的概念 最小二乘法的目标:求误差的最小平方和,对应有两种:线性和非线性. 线性最小二乘的解是closed-form即x=(A^T A)^{-1}A^Tb, 而非线性最小二乘没有closed-form,通常用迭代法求解. 最小二乘法的方法有 迭代法,即在每一步update未知量逐渐逼近解,可以用于各种各样的问题(包括最小二乘),比如求的不是误差的最小平方和而是最小立方和. 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以) 高斯-牛顿法是另一种经常用于求解非线性最小二

这篇关于libviso的文章,本人已投稿在泡泡机器人微信公众号中,放到这里,作学习笔记用. libviso一直以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法.它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征,并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子.在位姿的计算方面,则通过RANSAC迭代的方式,每次迭代随机抽取3个点,根据这三个点,用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵,表示两帧图像之间,相机的姿态变换.而位姿的计算也是libviso 中较为抽象

rovio是一个紧耦合,基于图像块的滤波实现的VIO. 他的优点是:计算量小(EKF,稀疏的图像块),但是对应不同的设备需要调参数,参数对精度很重要.没有闭环,没有mapping thread.经常存在误差会残留到下一时刻. 我试了一些设备,要是精度在几十厘米,设备运动不快的,一般摄像头加一般imu,不是硬件同步就是正常的rostopic 发布的时间,也能达到. 代码主要分为EKF实现的部分,和算法相关的部分,EKF是作者自己写的一个框架.先分析EKF代码 lightweight_filteri