在融合时，需要给不同信息设置权重，而权重 由方差得来，因此对于IMU积分，也要计算其 方差。方差的计算形式与第四章相同，即Pi,k+1=FkPi,kFk⊤+BkQBk⊤\boldsymbol{P}_{i, k+1}=\mathbf{F}_k \boldsymbol{P}_{i, k} \mathbf{F}_k^{\top}+\mathbf{B}_k \boldsymbol{Q} \mathbf{B

Reference：在深度卷积神经网络章节中，我们提到过大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而扩大了训练集的规模。此外，应用图像增广的原因是，随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以以不同的方式裁剪图像，使感兴趣的对象出现在不同的位置，减少模型对于对象出现位置的依赖。我们还可以调整

多传感器融合中三维运动的导航信息包含姿态、速度、位置，其中姿态的处理最为复杂，也最为核心。姿态有三种表示形式：、、，此外还有等效，但它一般在中间计算过程中使用。(等效旋转矢量推导过程中的一些计算，推导会更加简单方便。)注：这里只介绍基于四元数和旋转矩阵的姿态更新，不介绍基于欧拉角的更新。(我们做姿态更新的时候，不会给出欧拉角的姿态更新和误差形式，欧拉角在实际过程中不会参与这种性质的运算，更多的是给

为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。 通常，我们需要做两件重要的事：首先，我们介绍 nnn 维数组，也称为。 使用过 Python 中 NumPy 计算包的读者会对本部分很熟悉。 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类(在 MXNet 中为 ndarray， 在 PyTorch 和 TensorFlow 中为 Tensor）都与 Numpy 的 ndarray 类似。但深度学

问题可能原因有：程序运行前：程序运行后：

这里的联合概率说的是将 X 划分成栅格(如上图)，每个栅格里面都有很多点，这些点可以计算一个 均值/协方差，这是一个概率的概念。而联合概率是：Y 往 X 上旋转的时候，它落在栅格中的哪个格子里知道的。根据落在格子里的点，本身 X 格子已经有了一个 均值/协方差，而 Y 的这些落在格子里的点可以形成一个联合概率。与ICP这里有些区别，ICP的是点到点的距离，这里变成了联合概率。旋转和平移后的点与目标

前面做出了一个比较好的里程计，但是在实际项目使用的时候，都是基于地图的。原因如下：建图流程如下：目前比较可靠的方法还是ICP和NDT两个比较基础的方法（小范围可以使用里程计确定是不是在之前帧周边，大范围就需要用到GPS了）。论文：Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within 3D Point Clo

优化问题可以等效为如下形式：三种约束分别通过以下方式获得：问题：位姿每次优化后会发生变化，其后的IMU惯性积分就要重新进行，运算量过大。解决思路：直接计算两帧之间的相对位姿，而不依赖初始值影响，即所谓的预积分。由于此处讨论的优化方案包含组合导航系统，且认为外参已标定，因此会和常见的lio/vio中的方案有所不同，它不包含以下内容：在第6讲中，已知导航的微分方程如下p˙wbt=vtwv˙tw=atw

前面几章讲了怎样用单个传感器把图建出来然后再做定位。接下来就进入了融合的环节，即怎样把图和定位建的更好。1687年，伟大的英国科学家牛顿提出力学三大定律，为惯性导航技术奠定了理论基础。自20世纪60年代起，出现了挠性陀螺仪和动力谐调陀螺仪，同时平台式惯导系统发展迅速，并大量装备各种飞机、舰船、导弹和航天飞行器。Sagnac效应由法国物理学家 Sagnac 于 1913 年发现，其原理是干涉仪相对惯

朴素贝叶斯 Naive BayesIntroduction1. Gaussian Naive Bayes2. Multinomial Naive Bayes3. Complement Naive BayesReference:Naive Bayes相关文章：贝叶斯法则Introduction朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的有监督学习算法，该算法的"幼稚"假设是给定类变量值的每一对特征之间的条件