【SLAM数学基础】李群与李代数 & BCH近似公式

本文介绍了三维旋转群SO(3)和三维变换群SE(3)的李代数,重点讨论了指数映射、对数映射以及BCH公式,特别是如何在自动驾驶和机器人领域的SLAM技术中应用BCH近似来处理旋转和变换问题。

三维旋转构成了三维旋转群 SO(3),其对应的李代数为 so\mathfrak{so}so(3);三维变换构成了三维变换群 SE(3),其对应的李代数为 se\mathfrak{se}se(3)。

1.指数映射

李代数元素到李群元素的映射为指数映射,其中 so\mathfrak{so}so(3) 至 SO(3) 的指数映射为:

exp⁡(ϕ∧)=R=Exp(ϕ)\exp(\bm{\phi}^{\wedge}) = \bm{R} = \text{Exp}(\bm{\phi})exp(ϕ)=R=Exp(ϕ)

具体计算公式由罗德里格斯公式给出:

R=cos⁡θ⋅I+(1−cos⁡θ)nnT+sin⁡θ⋅n∧=exp⁡(ϕ∧) \bm{R} = \cos\theta \cdot \bm{I} + (1-\cos \theta) \bm{n}\bm{n}^T + \sin\theta\cdot \bm{n}^{\wedge} = \exp(\bm{\phi}^{\wedge}) R=cosθI+(1cosθ)nnT+sinθn=exp(ϕ)

其中 ϕ∈so(3)\bm{\phi}\in \mathfrak{so}(3)ϕso(3) 可以分解为 ϕ=θn\bm{\phi} =\theta\bm{n}ϕ=θn.

2.对数映射

从李群元素到李代数元素的映射为对数映射,记作

ϕ=log⁡(R)∨=Log(R)\bm{\phi} = \log(\bm{R})^{\vee} = \text{Log}(\bm{R})ϕ=log(R)=Log(R)

其中ϕ∈so(3)\bm{\phi}\in \mathfrak{so}(3)ϕso(3) 可以分解为 ϕ=θn\bm{\phi} =\theta\bm{n}ϕ=θn,具体的计算过程由下式给出:

θ=arccos⁡(tr(R)−12)Rn=n\theta = \arccos\left(\frac{tr(\bm{R}) - 1}{2}\right) \\ \bm{R}\bm{n} = \bm{n}θ=arccos(2tr(R)1)Rn=

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