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FCL: The Flexible Collision Library

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Posted by YuCong on July 15, 2022

paper:OctoMap

OctoMap: An Efficient Probabilistic 3D Mapping Framework Based on Octrees

OctoMap: An Efficient Probabilistic 3D Mapping Framework Based on Octrees OctoMap Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 OctoMap framework 3....

Posted by YuCong on July 14, 2022

OctoMap库 简单解析

OctoMap 八叉树地图库简单解析

OctoMap 八叉树地图库 OctoMap 基本概念 八叉树的更新 0. 库的编译与安装 1. Data Structures 1.0 类间基本关系 1.1 Tree类 1.1.1 AbstractOcTree ...

Posted by YuCong on July 13, 2022

Runge-Kutta方法求解微分方程

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Runge-Kutta 方法 1. 基本概念 2. 经典四阶 Runge-Kutta 方法（RK4） 3. 应用示例 4. 误差分析 5. 变步长 Runge-Kutta 方法 6. 自适应 Runge-Kutta 方法 7. 稳定性分析 8. 优缺点分析 9. 实现注意...

Posted by CongYu on May 5, 2022

广义线性模型

详细解读广义线性模型，该模型下的线性回归、逻辑回归、softmax回归等推导

广义线性模型 广义线性模型 定义 特征 推导过程 极大似然求解 线性回归 极大似然求解 直接使用结论 详细推导 ...

Posted by CongYu on January 6, 2022

最小二乘优化

详细解读最小二乘优化问题，非线性最小二乘问题，线性最小二乘问题及其变化。介绍这些问题的求解方法，全量、批量梯度下降，高斯牛顿，LM等方法

1 最小二乘 1.1 问题定义 1.2 最小二乘优化问题的解法 1.2.1 批量梯度下降法 全量梯度下降法 FGD 随机梯度下降法 SGD 批量梯度下降法 Mini-batch GD ...

Posted by CongYu on January 4, 2022

带约束优化问题

详细解读带约束的优化问题，以及其解法。等式约束优化问题，线性等式约束二次目标函数优化问题，一般不等式约束优化问题，线性不等式约束线性目标函数优化问题，线性不等式约束二次目标函数优化问题，带约束最小二乘问题等。

带约束优化问题 (Constrained Optimization) 1. 问题概述 1.1 问题形式 1.2 问题分类 2. 等式约束优化问题 2.1 问题形式 2.2 拉格朗日乘子法 (Lagrange Mu...

Posted by CongYu on January 3, 2022

凸优化

详细解读凸优化问题，以及凸优化求解方法，如：梯度下降，牛顿法，混合方法，LBFGS方法等

1 纯凸优化问题、非凸局部优化问题的解法 1.0 解析法 1.1 下降方法 1.1.1 精确直线搜索 1.1.2 回溯直线搜索 1.1.3 最速下降法 1.2 梯度下降法 1.3 梯度下降衍生算法 ...

Posted by CongYu on January 3, 2022

Bundle Adjustment

光束平差原理与求解

Bundle Adjustment 光束平差，是同时优化相机的位姿与观测点的一类优化问题，是SLAM算法的核心部分。本文简单总结BA的原理与推导，以及求解过程。 Bundle Adjustment 0. Concepts 1. BA 问题 2. BA 问题求解 2.1 增量方程 ...

Posted by CongYu on January 1, 2022

优化理论基础

介绍优化问题的常见类型，凸集，凸函数等相关数理

优化 1. 优化问题 1.0 问题分类 1.1 无约束优化问题 1.2 有约束优化问题 1.3 全局优化问题 1.4 局部优化问题 1.5 线性优化 1.6 非线性优化 1.7 凸优化问题 ...

Posted by CongYu on January 1, 2022

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