ORB-SLAM是一个精确的多功能单目SLAM系统，它的全称是ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System，其研发者是Taylor Guo，发布于2015年的《IEEE Transactions on Robotics》。单目SLAM指的是使用单个相机进行同时定位与建图的技术，而ORB-SLAM是其中的一个开创性工作，它具有处理剧烈运动图像的能力，并可自动处理闭环控制、重定位、甚至全自动位置初始化。 SLAM系统主要分为单目SLAM和多目SLAM，其中单目SLAM仅使用单个相机作为传感器输入，难度较高，因为单个视角的信息有限，但它的应用场景更加广泛。而ORB-SLAM正是在单目SLAM领域的重大突破。它在各种场合，无论是室内的小场景还是室外的大场景，都显示出强大的鲁棒性。 系统架构方面，ORB-SLAM具有三个主要功能模块，包括特征提取、追踪、局部地图构建和闭环控制，这三个模块通过三个线程并行运行，它们分别是：追踪线程、局部地图构建线程和闭环控制线程。特征提取使用的是ORB特征，它是一种旋转不变的特征，即使在没有GPU的情况下也能够实现实时的图像处理。 关于系统的关键创新点，其一是在于对所有任务使用相同的ORB特征进行追踪、地图构建、重定位和闭环控制，这样系统效率高、稳定可靠。ORB-SLAM可以进行实时的全局优化处理，包括位置地图和闭环回路。它还采用了一种基于位置优化的实时闭环控制，称为Essential Graph，该图通过生成树构建，包含了系统、闭环控制链接和视图内容关联强边缘。 此外，ORB-SLAM还包含全自动地图初始化，这意味着它可以在没有人工干预的情况下，自动开始地图构建过程。在初始化地图的过程中，ORB-SLAM能够选择不同的模型创建平面或者非平面的初始化地图，并且这个过程是自动的，具有良好的鲁棒性。 在地图构建方面，ORB-SLAM使用了云点（地图点）和关键帧（关键图像帧）技术，它们在地图重构中起到了重要的作用。通过严格的筛选，去除冗余的关键帧，系统能够增强追踪的鲁棒性，并提高程序的操作性。 ORB-SLAM还具备实时相机重定位功能，具备良好的旋转不变特性。即使在追踪失败后，系统也可以重新进行定位，且地图能够被重复使用。此外，ORB-SLAM能够处理大量地图云点和关键帧，并通过合适的方法进行挑选，以优化地图的质量。 在实验方面，ORB-SLAM在多个图像数据集上进行了测试，包括New College、TUMRGB-D和KITTI等，表现出了其精度和性能优势。相比于其他最新的单目SLAM系统，ORB-SLAM的性能优势是显而易见的。 ORB-SLAM的结论和讨论部分提到，它基于离散/特征方法与稠密/直接方法对比，并指出了后续工作的方向。论文还包含了一个附录，介绍非线性优化和捆集调整等内容，并列出了参考文献。 ORB-SLAM是一个功能全面、具有创新性的单目SLAM系统，它的出现极大地推动了单目视觉SLAM技术的发展，使其在实时性和准确性方面都达到了新的高度。它为未来研究提供了宝贵的经验和启示，尤其在处理复杂场景以及优化系统性能方面，为SLAM技术的发展奠定了重要的基础。

UTM2LL将通用横向墨卡托（UTM）的东/北坐标转换为纬度/经度。 LL2UTM 将纬度/经度坐标转换为 UTM。 这两个函数都使用精确公式（毫米精度）、可能的用户定义数据（WGS84 是默认值），并且都是矢量化的（代码中没有循环）。 这意味着巨大的点矩阵，就像整个 DEM 网格，可以非常快速地转换。 示例（需要 readhgt.m 作者的函数）： X = readhgt(36:38,12:15,'merge','crop',[36.5,38.5,12.2,16],'plot'); [lon,lat] = meshgrid(X.lon,X.lat); [x,y,zone] = ll2utm(lat,lon); % 做这项工作！ z = double(Xz); z(z==-32768 | z<0) = NaN; 数字pcolor(x,y,z); 遮光平面； 坚持，稍等轮廓（x，y，z，[

直接光子光谱的计算精度达到目前最高，并与LHC发生8次TeV碰撞时的ATLAS数据进行了比较。 预测包括通过程序PeTeR以最接近对数的顺序恢复阈值，使用JetPhox匹配具有片段化效果的最接近的对数固定顺序，并包括恢复对数电弱的Sudakov前导 效果。 值得注意的是，当依次添加计算的每个组成部分时，可以看到与数据的改进一致性。 该比较证明了阈值对数和电弱Sudakov效应的重要性。 包括预测的数值。

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精确测量4H-SiC光电导开关光电导性能的新方法

已经指出，目前在B→ρρ衰减中实现的Cabibbo-Kobayashi-Maskawa（CKM）矩阵的弱相位ϕ2 =α的最精确确定易于在（Γρ/mρ）的水平上进行小的校正。 由于ρ宽度引起的I = 1振幅，因此为2。 使用Breit–Wigner分布对形成ρ介子的两对介子，我们研究了I = 1对B→ρρ衰减率的影响，它是ρ谱带的宽度和位置的函数。 我们发现，在没有特别提高I = 1幅度的情况下，在SuperKEKB处将单个频带减小到宽度Γρ会导致对ρ宽度完全不敏感的结果。 如果I = 1幅度相对于I = 0,2幅度动态增强，则可以使用两个分开的宽度为ρρ的ρ波段对其进行“放大镜”测量。 从测得的衰减率中减去I = 1的贡献将导致非常精确地确定进行同位旋分析所需的I = 0,2幅度。

提供了具有微分同态和共形异常的二维手性流体力学的精确公式。 计算涉及应力张量的本构关系。 它揭示了解决方案的一个参数类别，这是一个新结果。 对于此参数的特定值，将复制在梯度扩展方案中找到的结果。 此外，本构关系类似于理想流体的对应关系，对其进行了适当修改以包括

我们介绍了Deligne同上学，该同理学将U1纤维束分类为3个具有连接的歧管。 我们展示了Deligne同调类的结构如何提供一种在函数积分级别上执行U1 Chern-Simons理论（BF理论，分别）的精确（非微扰）计算的方法。 这些理论的分区函数（和可观察性）与数学家众所周知的拓扑不变性密切相关。

我们引用通用的Chern-Simons理论，以解析的形式计算解析出的拓扑字符串的精确自由能。 在未精炼的极限条件下，我们对文献中其他地方发现的分解曲线进行了非扰动校正，从而提供了有力的证据证明Chern-Simons /拓扑字符串对偶性是精确的，特别是在任意N处成立。 在改进的情况下，我们发现的非扰动校正是新颖的，并且似乎是不平凡的。 我们表明，合理值的变形参数需要非扰动的特殊处理。 以上结果还扩展到具有正交基团的精制Chern-Simons。

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