開源：應用物件：無人機
平移精度：0.65%
旋轉精度：0.0014
實時性：0.1s/2 core.2.5ghz
開發環境：c/c++
挑戰賽專案。
該演算法基於libviso2，乙個純粹的幀2幀視覺測距引擎， 除了完整的cpu多執行緒實現（利用管道和資料並行）之外，它還 具有以下主要改進：
1- 用於旋轉的自動關鍵幀
2- 用於單獨的估算器平移和旋轉
3- 自適應慣**知ransac
4- 慣**知非線性優化
5- 點重新平衡
每幀的平均執行時間為0.08秒 ， 絕不超過0.1秒。
研究隊伍：廈門大學 紀榮嶸團隊
技術內容：基於語義生成式對抗神經網路（gan）的視覺里程計。
slam後端解決方案，技術內容：李群（lg-esdsf）上的精確稀疏延遲狀態濾波器。
演算法層面研究，模型+驗證。
演算法層面研究，模型+驗證。
一種視覺測距演算法，用於估算連續立體影象對的幀到幀相機運動。該演算法在兩個關鍵方面與大多數視覺測距演算法不同：（1）它沒有關於相機運動的先前假設，以及（2）它在通過單獨的立體演算法計算的密集視差影象上操作。該演算法已經在許多平台上進行了測試，包括輪式和腿式車輛，並且已被證明是快速，準確和穩健的。例如，在4000幀和400公尺的行程之後，位置誤差通常小於1公尺（行進距離的0.25％）。512×384影象的處理時間約為20毫秒。
一種基於立體聲的視覺測距的異常值去除方案，該方案特別適用於改善大規模深度環境中的高速姿態變化估計。首先，我們在姿勢變化給定固定誤差的情況下研究特徵的3d位置上的重投影誤差的方差，以得出基於重投影誤差的固定閾值的異常值的檢測是不合適的。然後，我們提出了光流依賴特徵 - 重投影誤差的自適應縮放，以達到每個特徵的3d位置的幾乎不變性。該特徵自適應縮放是從近似中匯出的，該近似表示攝像機的縱向姿態變化，光流的絕對值和特徵的距離之間的關係。使用此縮放，我們開發了一種迭代交替方案來指導異常值與異常值的分離。它優化了在找到基於給定姿勢變化去除異常值的良好標準和基於當前內點集改進姿勢變化假設之間的權衡。將新的異常值去除方案納入純粹的雙幀立體視覺測距測量管道，而不應用束調整或slam過濾，我們目前在頂級基於攝像頭的演算法中排名，並且在kitti基準測試中的表現優於相機和雷射掃瞄器方法速度場景。
gpu香港科技大學
誤差：1.09%，0.0033
實時性：0.1s/1 core/3.0ghz
開發環境：c/c++
開源：誤差：1.15%，0.0027
實時性：0.06s/2 cores/ >3.5ghz
開發環境：c/c++
開源：變體：
研究團隊慕尼黑工業大學，
誤差：0.93%，0.0020
實時性：0.1s/1 core/3.4ghz
開發環境：c/c++
特點：直接法 稀疏特徵 大規模
源**：
執行資料集：
資料集：tum monovo dataset
連線相機執行：_ros.
羅馬大學？
輕量級開源立體視覺slam系統，無需完全**調整 - 針對教育目的。
誤差：1.39%，0.0035
實時性：0.02s/1 cores/ 3.0ghz
開發環境：c/c++
開源：**裡面的精度效果比orb-slam2差，實時性在0.06~0.08。
浙大章國鋒老師
主頁：源**：
誤差：1.26%，0.0026
實時性：0.1s/1 cores/ 2.5ghz
開發環境：c/c++
開源：專案已解散，google tango
2440移植2023年最新uboot
開發板 jz2440 uboot版本 u boot 2019.01.tar.bz2 一。先看readme 說明和之前用法一樣，也是make defconfig 3,三個函式 然後開始介紹三個函式 3.1，lowlevel init 函式 注意 寫不了全域性變數 只能寫堆疊還有用彙編中的全域性資料。b...
2023年最新spark常用命令彙總
前言 在大資料開發中spark是專為大規模資料處理而設計的高速引擎，可以說在大資料開發中佔據著舉足輕重的地位，下面就spark的一些常用命令做了一下彙總。正文 1.加速跑 spark sql name uername num executors 21 driver memory 8g executo...
匯明A 牆布受邀參加2023年世界牆紙牆布大會
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