視覺 SLAM 十四講:從理論到實踐, 2/e
高翔 等
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2019-07-01
- 售價: $648
- 貴賓價: 9.5 折 $616
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 396
- ISBN: 7121369427
- ISBN-13: 9787121369421
-
相關分類:
Computer Vision、Computer Vision
-
相關翻譯:
SLAM 視覺十四講:雙倍內容強化版 (繁中版)
立即出貨 (庫存 < 4)
買這商品的人也買了...
-
程序員的數學3 : 線性代數$474$450 -
$450視覺 SLAM 十四講:從理論到實踐 -
概率機器人 (Probabilistic robotics)$594$564 -
OpenCV 3 學習手冊 (Learning OpenCV 3: Computer Vision in C++ with the OpenCV Library)$1,200$948 -
精通嵌入式 Linux 程式設計 (Mastering Embedded Linux Programming)$650$507 -
移動機器人 SLAM 目標跟蹤及路徑規劃$294$279 -
機器人感知:因子圖在 SLAM 中的應用$354$336 -
$755電腦視覺度量 從特徵描述到深度學習 -
SLAM 視覺十四講:雙倍內容強化版$690$545 -
ROS 機器人編程與 SLAM 算法解析指南$414$393 -
深度學習的數學地圖 -- 用 Python 實作神經網路的數學模型 (附數學快查學習地圖)$580$458 -
勝率90%的 空單線圖:10分鐘找出大盤與個股的下跌徵兆!$320$272 -
GAN 對抗式生成網路 (GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks)$750$593 -
機器人學基礎, 3/e$354$336 -
ROS2 源代碼分析與工程應用$252$239 -
實戰 ROS 機器人作業系統與專案實作, 2/e (ROS Robotics Projects, 2/e)$580$493 -
手把手教你 RISC-V CPU (下) : 工程與實踐$534$507 -
手把手教你 RISC-V CPU (上) : 處理器設計$659$626 -
OpenCV 影像創意邁向 AI 視覺王者歸來 (全彩印刷)$890$703 -
機器人 SLAM 導航:核心技術與實戰$894$849 -
$239機器人 SLAM 技術及其 ROS 系統應用 -
$347ROS 機器人開發技術基礎 -
自動駕駛與機器人中的 SLAM 技術:從理論到實踐$1,074$1,020 -
視覺慣性 SLAM 實作 - 原始程式剖析真正讀懂理論$980$774 -
$730ROS 2 智能機器人開發實踐
相關主題
商品描述
本書系統介紹了視覺 SLAM(同時定位與地圖構建)所需的基本知識與核心算法,既包括數學理論基礎,如三維空間的剛體運動、非線性優化,又包括電腦視覺的算法實現,例如多視圖幾何、回環檢測等。此外,我們還提供了大量的實例代碼供讀者學習研究,從而更深入地掌握這些內容。本書可以作為對 SLAM 感興趣的研究人員的入門自學材料,也可以作為 SLAM 相關的高校本科生或研究生課程教材使用。
目錄大綱
第1講預備知識
1.1 本書講什麼
1.2 如何使用本書
1.2.1 組織方式
1.2.2 代碼
1.2.3 面向的讀者
1.3 風格約定
1.4 致謝和聲明
第1部分數學基礎
第2講初識SLAM
2.1 引子:小蘿蔔的例子
2.2 經典視覺SLAM框架
2.2.1 視覺裏程計
2.2.2 後端優化
2.2.3 回環檢測
2.2.4 建圖
2.3 SLAM 問題的數學表述
2.4 實踐:編程基礎
2.4.1 安裝Linux操作系統
2.4.2 Hello SLAM
2.4.3 使用cmake
2.4.4 使用庫
2.4.5 使用IDE
第3講三維空間剛體運動
3.1 旋轉矩陣
3.1.1 點、向量和坐標系
3.1.2 坐標系間的歐氏變換
3.1.3 變換矩陣與齊次坐標
3.2 實踐:Eigen
3.3 旋轉向量和歐拉角
3.3.1 旋轉向量
3.3.2 歐拉角
3.4 四元數
3.4.1 四元數的定義
3.4.2 四元數的運算
3.4.3 用四元數表示旋轉
3.4.4 四元數到其他旋轉表示的轉換
3.5 * 相似、仿射、射影變換
3.6 實踐:Eigen幾何模塊
3.6.1 Eigen幾何模塊的數據演示
3.6.2 實際的坐標變換例子
3.7 可視化演示
3.7.1 顯示運動軌跡
3.7.2 顯示相機的位姿
第4講李群與李代數
4.1 李群與李代數基礎
4.1.1 群
4.1.2 李代數的引出
4.1.3 李代數的定義
4.1.4 李代數so(3)
4.1.5 李代數se(3)
4.2 指數與對數映射
4.2.1 SO(3) 上的指數映射
4.2.2 SE(3) 上的指數映射
……
第5講相機與圖像
第6講非線性優化
第2部分實踐應用
第7講視覺裏程計
第8講視覺裏程計
第9講後端
第10講後端2
第11講回環檢測
第12講建圖
第13講實踐:設計SLAM系統
第14講SLAM:現在與未來
附錄A 高斯分佈的性質
附錄B 矩陣求導
附錄C ROS入門
參考文獻
