matlab的slam代码基于线和平面的视觉里程计 (LPVO) 该软件包提供了 ICRA 2018 论文的 MATLAB 实现：“通过解耦旋转和平移运动在结构化环境中的低漂移视觉里程计”，仅用于研究和学习。 请注意，此存储库仅包含简化的建议视觉里程计示例代码，以了解 LPVO 在结构化环境中的工作方式。 1. 目标 我们的目标是估计 6-DoF 相机相对于室内结构化环境的运动。 LPVO 联合利用线和平面基元来识别正交结构环境的空间规律。 同时使用 RGB 图像中的线条和深度图像中的表面法线来准确、稳定地感知环境规律。 LPVO 可以跟踪无漂移的旋转运动，同时至少可以看到一个平面和一对平行于曼哈顿世界 (MW) 轴的线。 给定绝对相机方向，我们恢复了最佳平移运动，从而最大限度地减少了反旋转重投影误差。 2. 先决条件 该软件包在 MATLAB R2019b 上在 Windows 7 64 位上进行了测试。 这个包依赖于关键点处理、KLT 跟踪和翻译估计的库。 如果没有在 MATLAB 环境中安装 mexopencv，此包中的 cv.* 函数将无法运行。 请先构建您的操作系统，然后运行

本文给大家介绍分别使用js和c#两种语言实现根据百度地图计算出两地之间的驾驶距离，需要用户指定出发城市和到达城市。对百度地图计算两地距离感兴趣的朋友可以参考下本

视觉里程表 这是在上的OpenCV 3.4实现。 方法 2D-2D单眼VO和2D-3D立体声VO 实施细节 编译 在2目录中： mkdir build cd build cmake .. make 跑步 编译后，直接在构建中单核细胞增多症 ./vo [sequence ID] [dataset directory] 立体声 ./vo [sequence ID] [max frame] [optimize frame] [dataset directory] 表现

包括视觉slam十四讲，国内外相关论文，还有一些相关知识，是搜集了很多资料之后整理得到的，对学习视觉里程计有很大帮助

汽车里程计价表用Multisim实现，来自数电课程设计实验

mono-vo, 基于OpenCV的单目视觉里程计实现 这是基于 OpenCV 3.0的单目视觉里程计算法的实现。算法使用5 个nister点算法，用于基本矩阵估计和快速特征，具有一个，跟踪器。 更详细的细节是，这里的作为一个报告，这里的作为一个博客帖子。注意，这里项目尚未能够进行可以靠

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matlab 节点信任度代码高尔夫球车-gps-odom-ekf 介绍 该存储库是 2020 年Spring期末项目的工作区，分为两类：(1) MEEN 689（机器人感知）和（2）STAT 654（统计计算）——分别由 Srikanth Saripalli 博士和 David Jones 博士讲授。 队友 第689章 Amir Darwesh (MEEN), MS 候选人 Jacob Hartzer (MEEN)，硕士候选人 Subodh Mishra (MEEN)，博士候选人 Keith Sponsler (MEEN)，博士候选人 第 654 章 Amir Darwesh (MEEN), MS 候选人 Jacob Hartzer (MEEN)，硕士候选人 Keith Sponsler (MEEN)，博士候选人 视频演示 方法 1 - EKF 与 PacMOD、GPS、IMU 方法 2 - EKF 与 PacMOD、INS 代码结构 ├── docker-setup.sh ├── Notebooks │   └── GPS & Pacmod Analysis │   ├── ekf_

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