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沙龙
1
回答
用cmake解决符号的未定义引用
、
、
CMakeFiles/ptcloud_
vslam
_node.dir/src/nodes/ptcloud_
vslam
_node.cpp.o:未定义的对符号'pcl::console::print(pcl:文件中添加以下内容 TARGET_LINK_LIBRARIES(ptcloud_
vslam
_nodelibpc
浏览 7
提问于2013-09-09
得票数 0
1
回答
ROS:如何使用rqt_plot显示/几何学_msgs/PoseWithCovarianceMessage字段?
、
、
我有一个ROS节点,它发布一个主题/
vslam
/pose,它的类型是geometry_msgs/PoseWithCovariance消息。跑步:提供了以下内容: uint32 seq time stamp从rostopic echo /
vslam
/pose,我知道它正在发布,所以除了rqt_plot,一切都在工作。另外,如果我在
浏览 2
提问于2019-09-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
什么是机器人状态估计/VIO/
VSLAM
可观测性/FEJ?
、
有人能解释机器人状态估计/VIO/
VSLAM
的可观测性/可观测性/FEJ的定义吗?
浏览 12
提问于2022-08-30
得票数 0
1
回答
智能视频捕捉工具,方便寻路
、
是否有一个足够聪明的视频捕捉工具,能够理解被捕获的细节,然后生成一种找到视频中某些位置的路径的方法?也许不是。 如果不存在,是否有一个工具可以方便地命名和存储视频片段中的每个位置,以便以后我可以切割和播放视频直到这些特定的位置?
浏览 0
提问于2023-04-06
得票数 1
1
回答
Pybind11绑定编译失败-静态断言与特征::矩阵的shared_ptr一起失败
、
、
、
我正在尝试编译为OpenVSLAM/Stella_
vslam
的开源项目制作的。[with Return = std::shared_ptr<Eigen::Matrix<double, 4, 4> >; Class = stella_
vslam
::system; Arg = {const[with Func = std::shared_ptr<Eigen::Matrix<double, 4, 4> > (stella_
vslam
::system::*)(const cv::Mat&am
浏览 6
提问于2022-05-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何从kinect深度视频中恢复摄像头旋转?
、
我使用Kinect和openNI录制了一个固定角度的序列深度视频。我知道我可以在身体上做到这一点。即使这样,我仍然需要进行一些校准,并稍微恢复相机的旋转。
浏览 1
提问于2011-05-14
得票数 2
2
回答
使用
vslam
的图书
、
、
、
我正在寻找一本书,其中一些单目/视觉SLAM被描述和实现。我想使用OpenCV,但这不是必需的。
浏览 2
提问于2011-07-21
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何从“recoverPose”返回的单位向量确定真实的平移估计
、
、
、
在这个问题上,我非常渴望得到一些帮助:我正在实现一个单目
VSLAM
系统,目前已经达到了图像之间匹配特征和描述符、确定基本矩阵以及使用recoverPose函数来确定图像之间的旋转和平移的阶段。
浏览 0
提问于2022-04-24
得票数 0
1
回答
如何利用OpenCV从已知的三维点云(无I )中估计新图像I的相机姿态矩阵
、
、
、
给出了三维点云及其视图集V (已知姿态)和视图v∉V (即完全未知姿态),如何估计v的相机姿态矩阵,以避免再用V∪{v}进行重构?
浏览 2
提问于2017-06-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
未检测到OpenCV 2.2 Ubuntu11.04网络摄像头
、
、
摄像头在Ubuntu存储库版本上工作得很好,但我们正在
VSLAM
上工作,所以我们需要更新的东西。
浏览 1
提问于2011-05-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用额外的GPS数据对立体像上的适当点进行三角测量时,存在巨大的重投影误差
、
、
、
我正在使用基于OpenCV库的2d-3d算法来解决
VSLAM
任务。现在我正试着用GPS数据进行地理定位。
浏览 5
提问于2016-11-28
得票数 0
2
回答
机器人上2个固定摄像头的避障
、
、
、
我将开始从事一个机器人项目,该项目涉及一个移动机器人,它安装了两个摄像头(1.3MP),安装在0.5m之间。我也有几个超声波传感器,但它们只有10元范围,而且我的环境相当大(举个例子,以一个有许多柱子、箱子、墙壁.etc的大型仓库为例),.My的主要任务是识别障碍,并找到一条大致“最佳”的路线,机器人必须在“粗糙”的环境中导航(底层一点也不平坦)。所有的图像处理不是在机器人上进行的,而是在带有NVIDIA GT425 2Gb Ram的计算机上进行的。 它是可以建立一个合理的三维重建的基础上,只有两个视图在
浏览 2
提问于2011-09-24
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