文章会对本书第五章节及以后章节进行总结概括。每日更新一部分。一起读书吧。 第五章——基础点云处理 重点：点云的相邻关系是许多算法的基础 5.1 激光雷达传感器与点云的数学模型 5.1.1激光雷达传感器的数学模型 雷达有两种：机械旋转式激光雷达；固态激光雷达 单个激光探头可测量：某空间点离自身的距离，记作 r RAE模型—— 距离  r ， 方位角 A （水平的航向角），俯仰角

前言：众所周知，开源版本的orbslam2没有地图的生成和保存模块。 这里高翔博士提供了一个自己加的一个点云模块在上面，供大家学习。 一、下载高翔的修改后的代码 git clone https://github.com/gaoxiang12/ORBSLAM2_with_pointcloud_map.git 数据集下载位置 https://vision.in.tum.de/data

使用的环境是ubuntu20.04 问题1.安装g2o没有问题，不过在编译整个项目工程时候报错： ”openmp_mutex.h: 30:10: fatal error: g2o/config.h: No such file or directory“: 解决办法： 只需要将/thirdparty/g2o/build/g2o下的config.h放到/thirdparty/g2o下： 问题

第一章（第一讲、第二讲）视觉SLAM基础 1. SLAM概述 1.1 概念 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）:同时定位与地图构建，指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。 1.2 SLAM主要内容 SLAM主要内容： 定位建图 所需传感器分类 根据安装位置分为 携带于

高翔视觉slam十四讲-第三讲Eigen、pangolin安装，plotTrajectory、visualizeGeometry运行 一、安装Eigen 执行命令: sudo apt-get install libeigen3-dev 虽然安装了Eigen库，但是编译时找不到相应文件： 因为我们默认的安装地址是/usr/include/eigen3/Eigen，我们可以把它映射到/usr/