【视觉SLAM十四讲】第四讲 李群和李代数

本文介绍了SLAM中位姿优化问题,重点讲解了特殊正交群SO(3)和特殊欧氏群SE(3),以及与其对应的李群和李代数概念。群论在连续旋转和平移中发挥作用,李代数解决了李群在求导和微分中的困难。文章还探讨了指数映射、对数映射、扰动模型,并提及实践中的Sophus库。

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SLAM中位姿是未知的,而我们需要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。可以构建成一个优化问题,求解最优的R,t,使得误差最小化。

三维旋转矩阵构成了特殊正交群(Special Orthogonal Group)

三维变换矩阵构成了特殊欧氏群(Special Euclidean Group)

什么是群?

群(Group)是一种集合加上一种运算的代数结构。记集合为A,运算为 · ,那么当运算满足以下性质时,称 (A, · )成群: 

旋转矩阵集合与矩阵乘法构成群,变换矩阵集合与矩阵乘法构成群,因此称它们为旋转矩阵群和变换矩阵群 。

 

李群与李代数

李群(Lie Group):具有连续(光滑)性质的群。 既是群也是流形。 直观上看,一个刚体能够连续地在空间中运动,故SO(3)和SE(3)都是李群。 但是,SO(3)和SE(3)只有定义良好的乘法,没有加法,所以难以进行取极限、求导等操作。

李代数:与李群对应的一种结构,位于向量空间。通常记作小写的so(3)和se(3)。书中以哥特体突出显示。 事实上是李群单位元处的正切空间。

下面从旋转矩阵引出李代数:考虑任意旋转矩阵R,满足

令R随时间变化(连续运动),有:

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