LSD-SLAM 权重更新公式推导

本文详细推导了LSD-SLAM中权重更新的公式,涉及参考帧和当前帧的坐标转换,以及权重与图像像素的关系。通过矩阵运算揭示了权重更新与相机参数、像素坐标和深度的关系,为理解SLAM系统的权重计算提供了理论基础。

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LSD-SLAM权重更新推导

参考帧:逆深度为 ddd,相机内参为 KKK,像素坐标为 (u,v)(u,v)(u,v),相机坐标系下坐标为 (x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)。参考帧相机坐标系下对应的坐标为:
[xyz]=1dK−1[uv1](2) \left[\begin{matrix}x\\y\\z\end{matrix}\right]= \frac{1}{d}K^{-1}\left[\begin{matrix}u\\v\\1\end{matrix}\right]\tag2 xyz=d1K1uv1(2)
当前帧:像素坐标为 (u′,v′)({u}',{v}')(u,v),相机坐标系下坐标为 (x′,y′,z′)({x}',{y}',{z}')(x,y,z)
[x′y′z′]=R[xyz]+t=R1dK−1[uv1]+t(3) \left[\begin{matrix}x'\\y'\\z'\end{matrix}\right]= R\left[\begin{matrix}x\\y\\z\end{matrix}\right]+t= R\frac{1}{d}K^{-1}\left[\begin{matrix}u\\v\\1\end{matrix}\right]+t\tag3 xyz=Rxyz+t=Rd1K1uv1+t(3)

R1dK−1[uv1]=1d[a1a2a3a4a5a6a7a8a9][1fx0−cxfx01fy−cyfy001]=1d[x′′y′′z′′](4) R\frac{1}{d}K^{-1}\left[\begin{matrix}u\\v\\1\end{matrix}\right]= \frac{1}{d} \left[\begin{matrix} a_1&a_2&a_3\\ a_4&a_5&a_6\\ a_7&a_8&a_9 \end{matrix}\right] \left[\begin{matrix} \frac{1}{f_x}&0&-\frac{c_x}{f_x}\\ 0&\frac{1}{f_y}&-\frac{c_y}{f_y}\\ 0&0&1 \end{matrix}\right]= \frac{1}{d}\left[\begin{matrix}x''\\y''\\z''\end{matrix}\right]\tag4 Rd1K1uv1=d1a1a4a7a2a5a8a3a6a9fx1000fy10fxcxfycy1=d1xyz</

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