A micro Lie theory for state estimation in robotics001

本文介绍了李群理论的基本原理,该理论在机器人学的估计问题,尤其是SLAM、视觉里程计等领域中具有广泛应用。尽管李群理论高度抽象,但文中旨在通过简化内容,提供实用的想法和公式参考,帮助机器人专家更好地理解和运用这一理论。此外,还提供了一个C++模板库,实现了相关功能。

[A micro Lie theory for state estimation in robotics] (https://arxiv.org/pdf/1812.01537.pdf)​

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Abstract 摘要

A Lie group is an old mathematical abstract objectdating back to the XIX century,
李群是一个古老的数学抽象,可以追溯到十九世纪,

when mathematician Sophus Lie laid the foundations of the theory of continuous transformation groups.
当时数学家 Sophus Lie 奠定了连续变换群理论的基础。

Its influence has spread over diverse areas of science and technology many years later.
许多年后,它的影响力已经蔓延到科学和技术的各个领域。

In robotics, we are recently experiencing an important trend in its usage, at least in the fields of
estimation, and particularly in motion estimation for navigation.

在机器人技术中,我们最近正在经历一个重要的使用趋势,至少在以下领域
估计,特别是在导航的运动估计中。

Yet for a vast majority of roboticians, Lie groups are highly
abstract constructions and therefore difficult to understand and
to use.
然而对于绝大多数机器人专家来说,李群是高度抽象的结构,因此难以理解和使用。

In estimation for robotics it is often not necessary to exploit
the full capacity of the theory, and therefore an effort of selection
of materials is required.
在机器人技术使用估计时,通常不需要利用全部理论的能力,因此需要选择材料的能力。

In this paper, we will walk through the
most basic principles of the Lie theory, with the aim of conveying
clear and useful ideas, and leave a significant corpus of the Lie
theory behind.
在本文中,我们将介绍Lie 理论的最基本原理,旨在传达清晰而有用的想法,
并留下一个重要的Lie语料库(corpus)背后的理论。

Even with this mutilation, the material included
here has proven to be extremely useful in modern estimation
algorithms for robotics, especially in the fields of SLAM, visual
odometry, and the like.
即使有这种残缺,包括材料里的(算法)被证明是非常有用的现代机器人学的算法,特别是在SLAM、视觉里程计之类的。

Alongside this micro Lie theory, we provide a chapter with a few application examples, and a vast reference of formulas for the major Lie groups used in robotics, including most
Jacobian matrices and the way to easily manipulate them. We
also present a new C++ template-only library implementing all
the functionality described here.
除了这个micro Lie 理论,我们还提供了一章一些应用实例和大量公式参考用于机器人的主要Lie群,
包括雅可比矩阵及其易于操作的方法。
我们还提供了一个新的C++模板库,实现了所有的这里描述的功能。

作者:Timothy D. Barfoot ,最新2018高清资源,完整395页,持续更新。 版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。 State Estimation for Robotics早已在SLAM领域广为流传,几乎是SLAM入门必读的经典书籍之一。本书深入讲解了状态估计的机理、三维几何学基础、矩阵李群以及位姿和点的估计方法等,尤其对基于滤波器的状态估计方法的介绍全面深刻。现在在高翔、颜沁睿、刘富强等十多位SLAM专家、爱好者的共同努力下,中文译本《机器人学中的状态估计》也终于得以面世。这对于国内广大SLAM爱好者来说,可谓一大福音,值得隆重推荐。 ——浙江大学教授,CAD & CG国家重点实验室计算机视觉团队带头人,章国锋 State Estimation for Robotics是加拿大多伦多大学Barfoot教授的名著,也是机器人方向的经典教材之一。该书侧重数学基础,先花了三分之二的篇幅来介绍概率、几何方面的基础知识,最后又回到应用问题,详细介绍了基于点云和图像的姿态估计。 这是一本难得的既注重基础又顾及前沿研究问题的教材。书的译者是一群对机器人技术富有激情的年轻人,他们中的许多人在计算机视觉、机器人等科研领域开始崭露头角。这本译作倾注了他们的满腔热忱和对国内技术发展的期望。 ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授,谭平 本书介绍了机器人领域的重要核心技术——状态估计。这本书不只介绍了一些传统的经典算法,也涉及了最新的行业进展和应用,同时还传授了一些基础的数学工具。本书使用严谨的数学语言,同时又深入浅出,是初学者不可多得的良师益友。 ——自动驾驶公司AutoX创始人,原美国普林斯顿大学计算机视觉与机器人实验室主任,麻省理工学院博士 肖健雄
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