SLAM论文的PDF版本以及ORB-SLAM2的PDF版本提供了参考和学习资料。
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立体视觉初始化： 等待新关键帧以新增特征点 地图优化 地图保持追踪 SLAM与PTAM中的地图构建： 地图构建线程
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CMOS视觉导航巡线技术 该技术方案利用CMOS摄像头传感器采集赛道图像信息，通过图像处理算法提取赛道特征，例如黑白线边界、赛道中心线等。根据提取的赛道特征，控制系统实时调整小车转向和速度，实现自主巡线导航。 系统优势 非接触式感知，适应多种赛道材质和环境变化 信息量丰富，可实现复杂赛道的精确导航
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var div = $('#test-fade'); div.fadeOut('slow'); //在0.6秒内淡出fadeOut('slow') fadeIn('slow') fadeToggle('slow')自定义动画如果上述动画效果还不能满足你的要求，那就祭出最后大招：animate()，它
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推荐SLAM研究领域中的经典教程，由SLAM领域元老HUGH DURRANT-WHYTE和TIM BAILEY编写而成，内容包括SLAM原理讲解，实际操作应用以及模拟结果展示。对于想要深入了解SLAM的人来说，这是一份不可多得的经典教程。
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卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） 深度神经网络（DNN） 支持向量机（SVM） 卷积递归神经网络（CRNN） 生成对抗网络（GAN） 迁移学习 前馈神经网络（FNN） 卷积LSTM网络 稀疏自编码器 深度信念网络 网络蒸馏 贝叶斯神经网络 基于注意力机制的网络 集成学习
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ORB_SLAM需要修改的部分包括CMakelist.txt和rgbd_tum.cc，这部分需要较大改动。首先看rgbd_tum.cc，由于我们打算完成一个实时系统，所以不在需要数据的读取、color和depth的匹配；可以省去相当部分的工作。最后展示所有的rgbd_tum.cc代码。
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