在SLAM中经常会用到李群李代数与四元数来表示旋转变换,这些数学公式往往需要推导来推导去,分分钟搞到头都大了.但在SLAM中往往用到其中那么几个固定的性质,所以是没有必要对这些数学基础作过多深入的研究,只需要记住其中一些常用的公式及性质即可.因此,本人在这里对这些数学基础作一个简单的总结,以便日后在工程中使用. 旋转的表示方式 SLAM中,往往会使用三种方式来表达空间中的旋转变换,分别为:旋转向量.旋转矩阵.四元数. 旋转向量 旋转向量可以非常直观地表示空间中的一个旋转变换:假设空间中有一单位向

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}

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世界第一数学强校的背后纵观整个20世纪的数学史,苏俄数学无疑是一支令人瞩目的力量.百年来,苏俄涌现了上百位世界一流的数学家,其中如鲁金 (Н. Н. Лузин),亚历山德罗夫(П. С. Александров),柯尔莫戈罗夫(А. Н.Колмогоров),盖尔范德(И. М. Гельфанд),沙法列维奇(И. Р. Шафаревич),阿洛尔德(В. И.Арнольд)等都是响当当的数学大师.而这些优秀数学家则大多毕业于莫斯科大学(Московский государственн

今天收到一个学弟的提问,想了一下,还是认真回答一下,分享给大家或许对有需要的人会有帮助. 很高兴收到你的提问!看了你的问题,一时半会有点答不上来(你还不如问我做什么来钱最快的好?嘿嘿!!),可能是你提的问题太泛了,我从以下几个方面回答你看对你有没有帮助:1.嵌入式是一个很宽泛的概念,它是一种解决问题的解决方案,不狭隘的仅仅限制于ARM/Linux/wince/driver这些概念,其实FPGA,DSP,GPU等等这些都叫嵌入式,嵌入式是很多领域的底层基础.(1)从具体应用的角度讲:比如图像处理,

0.引言 从六月末到八月初大概一个月时间一直在啃SLAM十四讲[1]这本书,这本书把SLAM中涉及的基本知识点都涵盖了,所以在这里做一个复习,对这本书自己学到的东西做一个梳理. 书本地址:http://www.broadview.com.cn/book/4938 书本代码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 1.SLAM概述 SLAM:即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping) 数学描述: 一个典型的

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! ## 小白:师兄,上一次将的g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>真的很清晰,我现在再去看g2o的那些优化的部分,基本都能看懂了呢! 师兄:那太好啦,以后多练习练习,加深理解 小白:嗯,我开始编程时,发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂,光看十四讲里面,就有好几种不同的定义,完全懵圈状态...师兄,能否帮我捋捋思路啊 师兄:嗯,你说的没错,入门的时候确实感觉很乱,我最初也是花了些时间

十四讲: 传感器约束了外部环境 测到的通常都是一些间接的物理量而不是直接的位置数据 只能通过一些间接的手段,从这些数据推算自己的位置 好处是没有对环境提出任何要求 camera:单目.双目.深度 Monocular.Stereo.RGB-D (红外光结构可 Time-of-flight TOF通过主动向物体发射光并接收返回的光,测出物体与相机之间的距离——这部分并不像双目相机那样通过软件计算来解决,而是通过物理的测量手段,所以相比于双目相机可节省大量的计算)——  主要用于室内 运动:Motio