如何看待李代數在VSLAM中的應用?

時間 2021-06-01 19:45:57

1樓:robot L

首先 SO(3)流形中不滿足加法封閉性無法直接定義導數引入李代數將問題轉化為對向量的求導

其次雖然已經轉化為向量求導了但是導數是由增量的變化率定義的對於增量的定義不同求導結果也不同(這裡的增量就是書中的擾動)

最後運用高斯牛頓法法優化的時候選擇不同的擾動模型主要有兩點不同之處

1Jacobian矩陣不同這是由於Jacobian矩陣中每行對應乙個誤差項對向量的導數

2迭代更新方式不同這也是由於增量/擾動的定義方式不同所導致的比如左擾動就得把增量的指數對映乘在左邊右擾動就要乘到右邊

以上都是自己的理解有什麼不對的地方請大牛們多多包涵~

2樓:

更新:個人感覺,李代數在姿態表示中的應用,高博的《視覺SLAM十四講》講得很清晰明了了。至於李代數在VSLAM非線性優化中的應用,可參考《機械人學中的狀態估計》第七章矩陣李群的7.1.

9小節。

自問自答一番。既然我問這個問題,自然我對回答的準確性是不能保證的,只是想貼出我自己的思考,和大家交流。

首先,關於直接對位姿的李代數的求導,我在問題說明也講了,我認為是直接對應高斯牛頓法中的雅克比矩陣,如下圖中的E,F。具體求解方法,可參考《視覺SLAM十四講》

視覺slam十四講節選

其次,關於擾動模型的應用,我認為《機械人學中的狀態估計》這本書有一部分給出了答案。如以下三圖所示:

注意,7.195式有誤,β應與δ互換位置,不然維數上不對。另外,在當初設δ時,不僅大括號打大了,而且設的是其轉置(7.192式)

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