一、SLAM基础 重点学习了:1. 矩阵先行代数运算库 Eigen 2. 对极几何、对极约束 3. 图优化(slam中顶点一般有 相机位姿和路标点,边通常是顶点之间约束产生的误差比如重投影误差,边一般包含相机位姿与相机位姿之…
《视觉惯性SLAM理论与源码解析》阅读笔记(3) 1 点积与叉积 (1)点积定义如下: (2)叉积定义如下: 注:叉积几何意义如下: 2 本质矩阵与基础矩阵 以下是我见过最好理解的本质矩阵与基础矩阵的推导方式: (1)首先上图: 注: 、 分别为相机坐标系1和… ...
又:平面法向量与点坐标相乘等于坐标系原点到平面的距离(简单脑补一下就能理解了),令−n→P1=d,则: n→⋅P+d=0 (3)经过上面步骤,我们得到一个空间平面的表达式,我们设图像I1,I2有一对匹配好的特征点p1,p2,这些特征点都落在上述平面上。 把上面平面方程整理得: −n⊺Pd=1 (4)根据两个相机之间...