第4讲 李群与李代数-部分习题解答

《视觉slam十四讲从理论到实践》第四讲习题自测解答 李群的定义 李代数的定义 1、验证$SO(3)、SE(3)和Sim(3)$关于乘法成群。 2、验证$(\mathbb{R}^3,\mathbb{R},\times)$构成李代数。 3、验证$so(3)$和$se(3)$满足李代数要求的性质。 4、证明性质$(4.20)$和$(4.21)$。 6、证明: $Rexp(p^\wedge)R^T=exp\left((Rp)^ 5、证明: $Rp^\wedge R^T=(Rp)^\wedge$ 7、仿照左扰动的推导,推导$SO(3)$和$SE(3)$在右扰动下的导数 阅读详情

5.证明:

Rp∧RT=(Rp)∧. Rp^{\wedge }R^{T} = (Rp)^{\wedge}. Rp∧RT=(Rp)∧.
证明:
⇒(Rp)∧n=(Rp)×(RR−1n)=R[p×(R−1n)]=Rp∧R⊤n \Rightarrow (Rp)^{\wedge}n = (Rp) \times (RR^{-1}n) = R [ p \times (R ^{-1} n) ] = Rp ^ {\wedge}R^{\top}n ⇒(Rp)∧n=(Rp)×(RR−1n)=R[p×(R−1n)]=Rp∧R⊤n
⇒Rp∧R⊤=(Rp)∧ \Rightarrow Rp^{\wedge}R^{\top} = (Rp)^{\wedge} ⇒Rp∧R⊤=(Rp)∧
证明过程如下,纯属个人理解,仅供参考交流。
在这里插入图片描述
.

6.1 证明

Rexp(p∧)RT=exp((Rp)∧) Rexp(p^{\wedge})R^{T}=exp((Rp)^{\wedge}) Rexp(p∧)RT=exp((Rp)∧)
该式称为SO(3) 上的伴随性质。

证明:

Rexp(p∧)RT=R∑n=0∞p∧nn!RT=∑n=0∞(Rp∧RT)nn!=exp(Rp∧RT)=exp((Rp)∧) Rexp(p^{\wedge})R^{T}=R\sum_{n=0}^{\infty }\frac{{p}^{\wedge n}}{n!}R^{T}=\sum _{n=0}^{\infty }\frac{(R {p}^{\wedge} R^{T}) ^{n}}{n!}=exp(R{p}^{\wedge}R^{T})=exp({(Rp)^{\wedge}}) Rexp(p∧)RT=Rn=0∑∞​n!p∧n​RT=n=0∑∞​n!(Rp∧RT)n​=exp(Rp∧RT)=exp((Rp)∧)

6.2 证明

Texp⁡(ξ∧)T−1=exp⁡((Ad(T)ξ)∧) \mathbf{T}\exp(\bm{\xi}^\land)\mathbf{T}^{-1} = \exp((Ad(\mathbf{T})\bm{\xi})^\land) Texp(ξ∧)T−1=exp((Ad(T)ξ)∧)
其中:
Ad(T)=[Rt∧R0R] Ad(\textbf{T}) = \begin{bmatrix} \textbf{R} & \bm{t}^\land \textbf{R} \\ 0 & \textbf{R} \end{bmatrix} Ad(T)=[R0​t∧RR​]

证明:

设 ξ=[ρϕ]\bm{\xi}=\begin{bmatrix}\bm{\rho} \\ \bm{\phi} \end{bmatrix}ξ=[ρϕ​],T=[Rt0⊤1]\textbf{T}=\begin{bmatrix}\textbf{R} & \bm{t} \\ \textbf{0}^\top &1 \end{bmatrix}T=[R0⊤​t1​], 则:

Texp⁡(ξ∧)T−1=T∑n=0∞1n!(ξ∧)nT−1=∑n=0∞1n!(Tξ∧T−1)n=exp⁡(Tξ∧T−1)=exp⁡([Rϕ∧R⊤−Rϕ∧R⊤t+Rρ0⊤0])=exp⁡([(Rϕ)∧−(Rϕ)∧t+Rρ0⊤0])=exp⁡([−(Rϕ)∧t+RρRϕ]∧)=exp⁡(([Rt∧R0R][ρϕ])∧)=exp⁡((Ad(T)ξ)∧) \begin{aligned} \textbf{T}\exp(\bm{\xi}^\land)\textbf{T}^{-1} &= \textbf{T} \sum_{n=0}^\infty \frac{1}{n!}(\bm{\xi}^\land)^n\textbf{T}^{-1} \\ &= \sum_{n=0}^{\infty}{\frac{1}{n!}(\textbf{T}\bm{\xi}^\land\textbf{T}^{-1})^n} \\ &= \exp{(\textbf{T}\bm{\xi}^\land\textbf{T}^{-1})}\\ &=\exp({\begin{bmatrix} \textbf{R}\bm{\phi}^\land\textbf{R}^\top & -\textbf{R}\bm{\phi}^\land\textbf{R}^\top\bm{t} + \textbf{R}\bm{\rho} \\ \textbf{0}^\top &0 \end{bmatrix}} )\\ &= \exp(\begin{bmatrix} (\textbf{R}\bm{\phi})^\land & -(\textbf{R}\bm{\phi})^\land\bm{t} + \textbf{R}\bm{\rho} \\ \textbf{0}^\top &0 \end{bmatrix}) \\ &= \exp(\begin{bmatrix} -(\textbf{R}\bm{\phi})^\land\bm{t} + \textbf{R} \bm{\rho} \\ \textbf{R}\bm{\phi} \end{bmatrix} ^\land) \\ &=\exp((\begin{bmatrix} \textbf{R} & \bm{t}^\land \textbf{R} \\ 0 & \textbf{R} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \bm{\rho} \\ \bm{\phi} \end{bmatrix})^\land) \\ &= \exp((Ad(\textbf{T})\bm{\xi})^\land) \end{aligned} Texp(ξ∧)T−1​=Tn=0∑∞​n!1​(ξ∧)nT−1=n=0∑∞​n!1​(Tξ∧T−1)n=exp(Tξ∧T−1)=exp([Rϕ∧R⊤0⊤​−Rϕ∧R⊤t+Rρ0​])=exp([(Rϕ)∧0⊤​−(Rϕ)∧t+Rρ0​])=exp([−(Rϕ)∧t+RρRϕ​]∧)=exp(([R0​t∧RR​][ρϕ​])∧)=exp((Ad(T)ξ)∧)​

参考:

  1. https://blog.youkuaiyun.com/qq_17032807/article/details/84942548
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