vSLAMNet（十）-三维点云处理-平滑、滤波和下采样
1. 概述点云是某个坐标系下的点的数据集。点包含了丰富的信息，包括三维坐标 X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等。点云在组成特点上分为两种，一种是有序点云，一种是无序点云：
有序点云：一般由深度图还原的点云，有序点云按照图方阵一行一行的，从左上角到右下角排列，当然其中有一些无效点因为。有序点
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vSLAMNet（九）-运动估计-PnP问题
1. 概述PnP为Perspective-n-Point的简称，是求解3D到2D点对的运动的方法，即给出n个3D空间点时，求解相机的内外参数问题。比如，我们在一幅图像中，知道其中至少四个图像中确定的点在3D空间下的相对坐标位置，我们就可以估计出相机相对于这些点的姿态，或者说估计出这些3D点在相机坐标
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vSLAMNet（九）-运动估计-三角量测
1. 概述已知相机参数和匹配点，恢复三维点的坐标。如下图所示：
第i个相机投影矩阵如下所示：
给定检测和匹配的三个特征点，$x_1$, $x_2$和$x_3$，空间三维点坐标为$\bf{X} = [x, y, z, 1]^T$，对应在第i个视角中投影的图像坐标为$\bf{x}_i = [x_i,
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路径规划（九）-RRT-Star算法
1. 概述回顾RRT算法，虽然能快速地找到路径，但是得到的路径并不光滑，对机器人移动而言不是最优路径。因此，本文我们介绍优化RRT的算法，即RRT*算法。RRT*与RRT算法流程基本相同，不同之处就在于最后加入将$X_{new}$加入搜索树时父节点的选择策略上不同。
2. 算法详解RRT算法选择新节
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空间数据结构（二）-OCTree
1. 概述八叉树结构是由Hunter博士于1978年首次提出的一种数据模型。八叉树结构通过对三维空间的几何实体进行体元剖分，每个体元具有相同的时间和空间复杂度，通过循环递归的划分方法对大小为(2n∗2n∗2n的三维空间的几何对象进行剖分，从而构成一个具有根节点的方向图。在八叉树结构中如果被划分的体元
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空间数据结构（一）-KD-Tree
1. 概述空间索引在多维数据处理中已被广泛应用，常见空间索引一般是自顶向下逐级划分空间的各种空间索引结构，比较有代表性的包括 BSP树、 KD树、 KDB树、 R树、 R+树、 CELL树、四叉树和八叉树等索引结构，而在这些结构中KD树和八叉树在3D点云数据组织中应用较为广泛。KD-Tree简称k维
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路径规划（八）-RRT算法
1. 概述RRT是Steven M. LaValle和James J. Kuffner Jr.提出的一种通过随机构建Space Filling Tree实现对非凸高维空间快速搜索的算法。该算法可以很容易的处理包含障碍物和差分运动约束的场景，因而广泛的被应用在各种机器人的运动规划场景中。RRT算法及其
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路径规划（七）-PRM算法
1. 概述PRM (Probabilistic Roadmaps)是一种基于图搜索的方法，它将连续空间转换成离散空间，再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径的一种方法。其一共分为两个步骤：学习阶段和查询阶段。
2. 算法详解2.1 学习阶段学习阶段的主要目标是在空间中按照一定分布（如均匀分布）采样N
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路径规划（六）-JPS算法
1. 概述JPS （Jump Point Search），又名跳点搜索算法，是由澳大利亚两位教授于 2011年提出的基于栅格的寻路算法。是对A*算法的一个改进。JSP优化了A/搜索后继节点的操作。A\的处理是把周边能搜索到的格子，加进OpenList，然后在OpenList中弹出最小值。JPS先用一
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