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- 在LOAM的论文中,作者提到了要剔除两种异常点. - 平行点 - 遮挡点 但是在ALOAM的代码中并未写相关的功能. 如果想把论文中两种异常点的剔除机制加进去,可以参考下面的代码. 在LOAM的论文中,作者提到了要剔除两种异常点. - 平行点 - 遮挡点 但是在ALOAM的代码中并未写相关的功能. 如果想把论文中两种异常点的剔除机制加进去,可以参考下面的代码.
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- ALOAM里面的优化问题的建模和求解都是通过Ceres 进行的,包括前端的帧间里程计和后端的地图优化. 相比于其它优化库(g20 gtsam),Ceres 一个很大的优点就是**自动求导功能** 通常一个优化器会帮助解决优化问题中大部分内容,但是残差的计算以及残差对优化变量的雅克比矩阵通常需要用户自己定义,而雅克比矩阵通常比较复杂,因此有的优化库如G2O,GTSAM会预先定义好一些常见的优化问 ALOAM里面的优化问题的建模和求解都是通过Ceres 进行的,包括前端的帧间里程计和后端的地图优化. 相比于其它优化库(g20 gtsam),Ceres 一个很大的优点就是**自动求导功能** 通常一个优化器会帮助解决优化问题中大部分内容,但是残差的计算以及残差对优化变量的雅克比矩阵通常需要用户自己定义,而雅克比矩阵通常比较复杂,因此有的优化库如G2O,GTSAM会预先定义好一些常见的优化问
- **什么是激光雷达的运动畸变 ?** 激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是**运动畸变** **什么是激光雷达的运动畸变 ?** 激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是**运动畸变**
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- 前言YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。 NanoDet作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nano... 前言YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型 NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测速度很快；模型文件大小仅几兆（小于4M）。 NanoDet作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nano...
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