在三维重建时使用，用于将colmap的位姿转化为MVSNet或者PatchatchNet网络所需格式。在深度学习中我们利用我们自己拍摄的照片进行三维重建的时候需要进行数据转换，这个脚本完成这样的功能。

G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。G2O计算摄像机位姿变化的例子。

STM32+MPU6050位姿数据读取

在相机位姿估计的实际应用中，参考点的坐标数据不可避免地包含了测量误差，其量值大小通常不会完全一致，如果不区别测量误差直接进行相机位姿估计，将可能导致估计结果与真值相差甚远。为此，在广泛应用的正交迭代算法基础上，提出了相机位姿估计的加权正交迭代算法，该方法以加权共线误差为目标函数，根据像面重投影误差确定权重系数取值，优化相机位姿估计结果，具有精度高、稳健性好等优点，且满足全局收敛条件。数值仿真实验与风洞迎角实验的结果表明，本文算法更加有效，能够抑制不同程度测量误差对相机位姿估计结果的影响，所得结果明显优于正交迭代算法，具有较强的工程实用价值。

Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域，然而由于复杂的多元非线性使得位姿正解难以准确得到.针对Stewart平台的位姿正解问题，常规的方法比如迭代法和数值法存在初始值难以选取、计算速度较慢等问题，提出了基于Elman神经网络的位姿正解方法.首先建立Stewart平台支腿长度与平台位姿的运动学模型，然后利用Elman神经网络来实现位姿正解的求解并实验验证.该方法具有良好的动态特性，精度高，能够快速准确的实现Stewart平台位姿正解的求解.实验证明了该方法的有效性.

二、变换矩阵求逆 方式1： 方式2： 2.4、齐次变换矩阵的运算(续)

KITTI数据集基准、转换成tum以及十个groundtruth对应图的文章链接：https://blog.csdn.net/haner27/article/details/121158911 跑vins-fusion的时候，不知道使用的kitti数据集的基准，并且不知道怎么使用 这个资源整理了kitti数据集raw data的基准groundtruth，并且给出了kitti转tum的结果，方便进行对比。 1、poses（00-10） 2、times（00-10） 3、转成tum（00-10） 4、对应数据集轨迹图（00-10） 5、数据集sequence对应

一个小DEMO，基于FLD直线检测算法提取两张图像中的线特征，然后进行线特征匹配，基于匹配结果基于优化的方法计算两帧相邻图像的运动关系，输入两张图像，输出两张图像的旋转和平移变换矩阵。 cmake工程，运行命令：“./build/motionCompute ./data/1.png ./data/2.png”

行业分类-设备装置-基于支撑线运动分解的四足机器人trot步态本体位姿控制方法

工业机器人技术基础