第七篇 相机位姿优化问题二 ：雅克比矩阵推导dR_dV

一 背景概述

在SLAM和自动驾驶中经常遇到如下公式，知道特征集合P’和特征集合P,如何求解R、t。
$$P^{\prime }=R\ast P+t$$
其中R是车辆姿态，t是车辆位置。这里就是要求出特征投影误差对于姿态的雅克比矩阵。求雅克比矩阵时，姿态使用等效旋转向量V表达。

二 解决思路

2.1 左扰动模型

参见SLAM14讲4.3.4.
$$\frac{d(R\ast P)}{dV}=-(R\ast P)\stackrel{ˆ}{}$$

2.2 右扰动模型

参见SLAM14讲4.3.4.
$$\frac{d(R\ast P)}{dV}$$