slam--数学基础--矩阵理论

本文介绍了特征值与特征向量在机器人外参中的应用,涉及摄像机坐标系与世界坐标系的转换,以及旋转矩阵和平移矩阵的概念。重点讲解了SVD分解在主成分分析、最小二乘法求解和多传感器融合中的作用。

一 特征值与特征向量

  二 相似变换

     2.1 应用于机器人外参

        摄像机外参:决定摄像机坐标与世界坐标系之间相对位置关系。

        其中Pw为世界坐标,Pc是摄像机坐标,他们之间关系为

                               Pc = RPw + T

       

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值