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    2022-05-17:在一个地图上有若干个炸弹,每个炸弹会呈现十字型引爆。每个炸弹都有其当量值,这个值决定了这个炸弹的爆炸半径。

    2022-05-17:在一个地图上有若干个炸弹,每个炸弹会呈现十字型引爆。 每个炸弹都有其当量值,这个值决定了这个炸弹的爆炸半径。...如果一个炸弹被引爆时,有其它炸弹在其爆炸半径内,那么其它炸弹也会爆炸。 请问使地图上所有炸弹爆炸所需的最少人为引爆次数。...例如: 0,0,0,0,0 0,0,0,1,0 0,0,0,0,0 上图中val为1的单元是一个炸弹,人为引爆后地图变成下面的样子: 0, 0, 0,-1, 0 0, 0,-1,-1,-1 0, 0,...0,-1, 0 题目并没有给数据量,面经题目的通病。...1开始,不从0开始 // 注意: // 如果edges里有0、1、2...n这些点,那么容器edges的大小为n+1 // 但是0点是弃而不用的,所以1..n才是有效的点,所以有效大小是n func NewStronglyConnectedComponents

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    论文翻译 | ORB-SLAM3:一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

    ,它将与以前的地图无缝地合并.与只使用最后几秒信息的视觉里程计系统相比,ORB-SLAM3是第一个能够在所有算法阶段重用所有先前信息的系统.这允许包含束内调整共可见关键帧,这些关键帧提供了高视差观测,提高了精度...如果找到的匹配的关键帧属于活动地图,则执行回环闭合。否则,它是一个多地图数据关联,然后合并活动地图和匹配地图。...) 回环闭合校正算法类似于地图合并,但是位置识别匹配的两个关键帧都是属于活动地图....为了总结性能,我们给出了每个传感器配置的10次执行的中间值.对于一个稳健的系统,中位数准确地代表了系统的行为.但是一个不稳定的系统会在结果中表现出很大的差异.这可以使用图4进行分析,图4用颜色显示了10...每个房间的第一个序列提供了一个初始地图.处理下面的序列从创建一个新的活动地图开始,这个新的活动地图很快与之前会话的地图合并,从那时起,ORB-SLAM3从重用之前的地图中获益. ?

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    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集(CVPR2019)

    前端 预处理:深度图双边滤波去噪 里程计:每10秒取一帧为关键帧,对每一帧首先估计它相对上一个关键帧的位姿(直接法几何对齐与光度对齐),本文的一个改进是使用RGB图像的梯度而不是像素值,目的是为了对照明变化更加鲁棒...数据表示形式:使用稠密surfel表示场景地图,使用关键帧的形式减少BA的输入数据量 关键帧:RGB-D图像及其对应的6自由度的相机位姿。...surfel合并:在BA方案的第一个迭代中优化位置后,将具有相似属性的surfel合并,以减少不必要的surfel。...为了快速找到合并候选者,将surfel投影到所有关键帧中,并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化:根据几何约束和光度约束,使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。...每一个关键帧的位姿优化都是独立的。 Surfel清理和半径更新:过滤异常surfel。每个surfel的半径都更新为所有相应测量值的最小半径。

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    BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集(CVPR2019)

    前端 预处理:深度图双边滤波去噪 里程计:每10秒取一帧为关键帧,对每一帧首先估计它相对上一个关键帧的位姿(直接法几何对齐与光度对齐),本文的一个改进是使用RGB图像的梯度而不是像素值,目的是为了对照明变化更加鲁棒...数据表示形式:使用稠密surfel表示场景地图,使用关键帧的形式减少BA的输入数据量 关键帧:RGB-D图像及其对应的6自由度的相机位姿。...surfel合并:在BA方案的第一个迭代中优化位置后,将具有相似属性的surfel合并,以减少不必要的surfel。...为了快速找到合并候选者,将surfel投影到所有关键帧中,并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化:根据几何约束和光度约束,使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。...每一个关键帧的位姿优化都是独立的。 Surfel清理和半径更新:过滤异常surfel。每个surfel的半径都更新为所有相应测量值的最小半径。

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    2023-04-13:给定一个字符串数组strs,其中每个字符串都是小写字母组成的, 如果i < j,并且strs和strs所有的字符随意去排列能组

    2023-04-13:给定一个字符串数组strs,其中每个字符串都是小写字母组成的,如果i 所有的字符随意去排列能组成回文串,那么说(i,j)叫做一个互补对(complementary...如果所有字符都出现了偶数次,或只有一个字符出现了奇数次,则可以组成回文串,返回 true。算法二基于状态压缩的哈希表方法,通常也称为“状态压缩 + 哈希表”算法。...该算法可以有效地避免枚举所有可能的字符串排列组合,从而实现了较优的时间复杂度。该算法时间复杂度为 O(N*M),其中,N 表示字符串数组的长度,M 表示单个字符串的平均长度。空间复杂度为 O(N)。...补充说明:该算法的思路是通过统计字符串中每个字符出现的奇偶次数,将字符串转化成一个状态值。如果两个字符串可以组成互补对,那么它们的状态值必须相同或者只有一位不同。...因此,我们遍历所有字符串,用 hash map 统计每种状态值的出现次数,并统计能够产生互补对的字符串数量。

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    ORB-SLAM3系列-多地图管理

    Screenshot from 2020-09-26 08-31-13.png altas由无数的子地图组成,每个子地图有自己的关键帧、地图点、共视图和最小生成树。每个地图的参考帧是第一帧上。...新来帧只更新altas中的一个地图(active map)。altas中也保存了特别的地图的词袋数据库来识别关键帧。...其中Exp(ε_i)把一个六维的向量直接转换为了李代数,其协方差矩阵C编码为相机位姿估计的准确性,而J矩阵为相机位姿对观测的地图点的雅各比矩阵。...由于平移的幅度很小,所以在评判中仅用C的对角线上表示误差的值。 ? 多地图中的重定位 如果相机跟丢了,利用当前帧查询Atlas DBoW的数据库。这个查询能在所有地图中找相似的关键帧。...利用位姿T_Wa, Ws把M_s中的所有关键帧和地图点都投影到M_a中;检测重复的地图点融合;把M_s和M_a中的所有关键帧和地图点放在M_m中;最后把M_s和M_a的生成树和共视图合并成M_m的生成树和共视图

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    ORB-SLAM3系列-多地图管理

    每个地图的参考帧是第一帧上。新来帧只更新altas中的一个地图(active map)。altas中也保存了特别的地图的词袋数据库来识别关键帧。...除此之外,利用6个参数εi的无偏高斯向量对位姿的不确定性进行编码,该向量定义了在T̂ _i,w周围逼近位姿真值的李代数: 其中Exp(ε_i)把一个六维的向量直接转换为了李代数,其协方差矩阵C编码为相机位姿估计的准确性...由于平移的幅度很小,所以在评判中仅用C的对角线上表示误差的值。 多地图中的重定位 如果相机跟丢了,利用当前帧查询Atlas DBoW的数据库。这个查询能在所有地图中找相似的关键帧。...另外在地图融合的过程中,active map和具有共同区域的其他地图合并,然后用合并完的地图作为active map。 1)在两个地图中检测共同的部分。...利用位姿T_Wa, Ws把M_s中的所有关键帧和地图点都投影到M_a中;检测重复的地图点融合;把M_s和M_a中的所有关键帧和地图点放在M_m中;最后把M_s和M_a的生成树和共视图合并成M_m的生成树和共视图

    1.2K10

    一文详解ORB-SLAM3

    在已知地图的环境中可以没有漂移的运行,其中混合地图数据关联-这个可以保证我们进行地图匹配和进行BA优化,这也达到了一个目的:构建一个地图,然后可以在地图中进行精确的定位。...局部建图线程添加关键帧和点到active map中,删除多余的帧并使用视觉或者视觉惯导的BA来优化地图,这些都是在一个局部的滑窗中做的。...A.场景重识别 为了达到高的召回率,每个新来的关键帧都会利用DBoW2数据库在Altas中检测几个相似的关键帧。为了达到百分之百的准确度。每个候选帧都要进行几何验证。...合并算法的具体步骤为: 连接窗口集合:连接窗口包括Ka和他的共视的关键帧,Km和他的共视关键帧,以及所有他们观测到的地图点。利用Tma把Ma中的地图点和关键帧和Mm对齐然后再放到连接窗口中。...融合地图:Ma和Mm融合组成一个新的active地图。为了删除重复的点,在Mm中的关键帧中主动搜索Ma的匹配点,对于每个匹配都删除Ma中的点,Mm中的点保存下来了所有的观测。

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    一文详解ORB-SLAM3

    在已知地图的环境中可以没有漂移的运行,其中混合地图数据关联-这个可以保证我们进行地图匹配和进行BA优化,这也达到了一个目的:构建一个地图,然后可以在地图中进行精确的定位。...局部建图线程添加关键帧和点到active map中,删除多余的帧并使用视觉或者视觉惯导的BA来优化地图,这些都是在一个局部的滑窗中做的。...A.场景重识别 为了达到高的召回率,每个新来的关键帧都会利用DBoW2数据库在Altas中检测几个相似的关键帧。为了达到百分之百的准确度。每个候选帧都要进行几何验证。...合并算法的具体步骤为: 连接窗口集合:连接窗口包括Ka和他的共视的关键帧,Km和他的共视关键帧,以及所有他们观测到的地图点。利用Tma把Ma中的地图点和关键帧和Mm对齐然后再放到连接窗口中。...融合地图:Ma和Mm融合组成一个新的active地图。为了删除重复的点,在Mm中的关键帧中主动搜索Ma的匹配点,对于每个匹配都删除Ma中的点,Mm中的点保存下来了所有的观测。

    2.2K01

    AVM-SLAM:用于代客泊车的多传感器融合的语义视觉SLAM

    主要贡献 本文创建并发布了一个大规模且高分辨率的数据集,其中包括在地下停车场收集的同步多传感器数据。该数据集用于验证上述方法的有效性和稳健性。...为了提高初始化的准确性,我们对选择的传感器数据队列中的数据进行线性插值,以获得与相关语义帧的时间相对应的数据。...语义帧经过关键帧过滤器进行筛选,如果它们与前一关键帧的差异超过50%,则将其插入到子地图中。每个子地图包含固定数量的关键帧,通常为10帧,但根据需要可以进行调整。...然后,当前子地图被合并到全局地图中,下一个子地图取而代之,开始创建新的后续子地图。 图5:青色子地图和灰色全局地图。全局地图由子地图组成,子地图由关键帧组成。...在不同条件下使用数据,跟踪和地图构建都是稳定的,这证实了我们算法的稳健性和可靠性。 图7:从VIWFusion模块的姿态构建的语义地图 精度:首先基于基准数据集进行了一项比较实验。

    1K10

    maplab 2.0 多模态模块化建图框架

    我们首先概述了maplab 2.0中的底层地图结构,然后更详细地讨论了主要模块。 A、 建图模块 我们将地图表示为一个或多个任务的集合,其中每个任务都基于一个连续的绘图会话。...D、 离线控制台 离线控制台是从maplab移植过来的,旧工具适应了传感器和模态的新功能。有用于进一步处理地图的工具,例如批处理优化、合并来自不同会话的地图、异常值拒绝、关键帧、地图稀疏化等。...对于每个传感器和方法组合,我们使用预定义的固定协方差,该协方差分别为每个平移和旋转分量设置。基于传感器噪声和配准方法的精度根据经验选择这些值。也可以使用集成的Voxblox插件进行稠密重建。...然后,我们通过结合从投影点云检测到的3D激光雷达特征,展示了地标系统的多功能性展示了自定义室内数据集上的语义回环闭包模块。所有数据集都是通过硬件时间同步传感器设置收集的。...前五张地图用于使用建图服务器构建全局多机器人地图,其余的地图使用控制台中的多会话建图进行合并。所有任务之间的一致性通过使用全局视觉回环闭合以及RTK GPS的附加绝对姿态约束来实现。

    1.1K20

    NID-SLAM:动态环境中基于神经隐式表示的RGB-D SLAM

    此外,动态物体的信息通常会合并到地图中,妨碍其长期适用性。 语义信息已经在许多研究中被引入到动态场景中的视觉SLAM算法中。其主要思想是将语义信息与几何约束相结合以消除场景中的动态物体。...对于原始掩码的每个边界点,我们检查以其为中心的五像素半径区域,计算该区域内掩码中像素的深度值范围。对于此区域内的掩码部分,我们计算所有像素的深度值范围。...通过三线性插值查询每个采样点 x 处的特征向量 G_\alpha(x) 和 C_\phi(x) 。每个特征网格对应一个MLP解码器,其中几何解码器表示为 f^l ,颜色解码器表示为 g 。...颜色解码器预测颜色值 c_x 如下: 其中 \theta=\{\alpha,\phi\} 是几何和颜色特征网格的可学习参数。 图像渲染:给定相机姿态,我们可以计算每个像素坐标处的视线方向 r 。...我们对每个像素采样光线,然后沿每个光线采样 M 个点 x_i=o+d_ir ,其中 i\in\{1,...,M\} , o 表示相机原点, d_i 表示 x_i 的深度值。

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    BundledSLAM:一种使用多摄像头的鲁棒视觉SLAM系统

    可扩展性:通过利用一种称为“Bundled”的高效数据结构,我们将多个摄像头的数据合并到一个“BundledFrame”或“BundledKeyframe”中。...投影后的像素位置表示为 zji,其中 h(·) 是相机的投影函数,nji 是测量噪声。 姿态更新: 对于特定的时间步 k,通过测量来自所有摄像头的数据,计算第一个摄像头 Ck1 的姿态更新。...首先介绍了我们的运动估计方法,为每个时间步的第一个相机姿态赋予初始值,如果上一帧中的跟踪成功,我们就将初始值设为前一相对运动,假设了一个恒定速度运动模型。...在 Local BA 中优化了一组共视的束关键帧和所有这些关键帧中观察到的地图点。为了防止变量收敛到零空间,我们使用了与 ORB-SLAM2 相同的策略。...对于不属于当前局部束调整的关键帧,但是观察到了局部地图点的其他关键帧,则会在优化过程中保持不变。最后介绍了全局 BA,它对所有的束关键帧和地图点进行了优化,除了原点束关键帧。

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    激光雷达视觉惯性融合框架:R3live++

    P我们的辐射图由全局框架中的地图点组成,每个点 是如下结构: 其中前三维表示点3D位置,并且后三维是由三个独立通道 (即红色,绿色和蓝色通道),用于相机光度校准。...相机外参和时间偏移 通常具有可用的粗略值 。外参或时间延迟包括在状态 中,以便在线估计它们。此外,我们还在线估算相机曝光时间,以恢复每个地图点的真实辐射值。 a....在 VIO 中同时更新的轮胎辐射度是世界上一个点的固有属性,并且对于相机的平移和旋转都是不变的。...为了确保稳健和快速的收敛,我们设计了一个两步流水线,如图所示,其中在第一步 (即,帧到帧 VIO) 我们利用帧到帧光流来跟踪最后一帧中观察到的地图点,并通过最小化被跟踪点的透视 点 (PnP) 重投影误差来获得系统状态的粗略估计...然后,我们执行贝叶斯更新以确定所有地图点的最佳辐射度,以使每个点与其查看图像之间的平均辐射度误差最小。见图3。 c.

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    一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

    1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph: 共视图是一个加权无向图,图中每个节点是相机的位姿,如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值(论文设定为至少15个),则认为两个关键帧具有共视关系...具体来说,先从所有关键帧中选择与当前帧有相同特征点的关键帧集合,之后提取中每一个关键帧的共视帧的集合,之后利用两个集合的关键帧的信息进行相机位姿的跟踪 ·回环检测 回环检测共包含四个部分:选择候选帧、计算变换...”,即管理着一系列的子地图(sub-map),这些子地图共用同一个DBoW数据库,使得能够实现重定位回环等操作。...每次插入关键帧时,都与完整地图的DboW数据库进行匹配。...优化完成后再次进行地图点的合并与spanning tree/共视图的更新。 5. 完整地图的位姿图优化:对整个合并后的地图进行位姿图优化。

    1.6K10

    Object Detection in Foggy Conditions by Fusion of Saliency Map and YOLO

    我们提出了融合过程的算法,该算法考虑了在YOLO中显著性地图预测到目标时生成的边界框,以及在YOLO预测到的区域中显著性地图中高于阈值的边界框的平均置信度。最后,对所有的边界框进行合并,得到最优结果。...f为摄像机的焦距,两台摄像机之间的距离用b表示。由式(1)可知,场景中一个坐标的深度与对应的图像坐标与其中心的距离差成反比。利用这些数据,我们得到了图像中所有像素的深度。?...提出的算法变量的使用: (阈值显著地图), (阈值为YOLO的置信值标记边界框), (辅助数组的维度显著地图),S [nxm](凸起矩阵),Y (YOLO产生的矩阵),Y ' (在一个低阈值时...可以观察到,当阈值保持在一个较低的值时,即使在YOLO目标检测或显著性映射中它们的存在不明显,所有的对象都会被检测到并生成它们的边界框。 = 0.70给出了优化结果产生边界框的目标在所有三个图像。...因此, = 0.90不是一个合适的阈值。结论将YOLO算法生成的边界框与显著性映射在期望的阈值处进行合并。最后的输出检测一个模糊图像帧中的所有目标。

    3K11

    Direct LiDAR-Inertial Odometry: 具有连续时间运动校正的轻量级LIO

    此外,通过同时执行运动校正和先验生成,并直接将每个扫描与地图进行配准,而不进行扫描帧与帧之间的配准,DLIO的简化架构比当前最先进的算法在计算效率上提高了近20%,准确性增加了12%,通过对多个公开基准和自行收集的数据集进行广泛测试...其次提出了一种新颖的简化架构,将运动校正和先验构建合并为一个步骤,并直接进行扫描与地图的配准,显著降低了算法的整体计算开销。...第一个模块是快速的扫描帧匹配器,通过将稠密的、经过运动校正的点云与提取的局部子地图进行对齐,将其配准到机器人构建的地图上。...DLIO的轻量级架构将运动校正和先验构建合并为一个单一步骤,同时移除了先前在基于LiDAR的里程计中需要的扫描帧到帧模块。...扫描到地图的配准 通过同时校正运动畸变并将GICP优化先验引入到点云中,DLIO可以直接进行扫描帧到地图的配准,绕过了以前方法中所需的扫描帧到帧配准过程,这种配准被看作是一个非线性优化问题,最小化了当前扫描和提取的基于关键帧的子地图之间对应点

    1.1K50
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