《视觉slam十四讲》第4讲课后习题

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《视觉slam十四讲》第4讲课后习题_(∠ゝз:)_
qq_17032807的博客
12-11 7202
_(:зゝ∠)_觉得有用点个赞谢谢 1.验证SO(3)、SE(3)和Sim(3)关于乘法成群： 首先看特殊正交群SO(3)的定义：； 定义两个李群，要证明这两个李群的积也还是李群，需要满足李群的两个条件：1.自反性：，2.行列式为1。实际上我们知道这就是在说正交矩阵中的旋转矩阵。但是这里还是再做一下证明。 证明第一个： 然后证明第二个： 所以SO(3)关于乘法成群。 然后再看...
《视觉slam十四讲从理论到实践》第四讲习题自测解答
Shieffer的博客
10-12 524
李群的定义 李代数的定义 1、验证$SO(3)、SE(3)和Sim(3)$关于乘法成群。 2、验证$(\mathbb{R}^3,\mathbb{R},\times)$构成李代数。 3、验证$so(3)$和$se(3)$满足李代数要求的性质。 4、证明性质$(4.20)$和$(4.21)$。 6、证明: $Rexp(p^\wedge)R^T=exp\left((Rp)^ 5、证明: $Rp^\wedge R^T=(Rp)^\wedge$ 7、仿照左扰动的推导，推导$SO(3)$和$SE(3)$在右扰动下的导数
视觉SLAM十四讲--第四章李群和李代数
u012418573的博客
07-14 740
李群和李代数的概念和用处： 三维世界刚体运动的方式有多重，除了用来描述相机的位姿之外，还需要对它们进行估计和优化。一种典型的方式是把它构建成一个优化问题，李群和李代数就是进行相关运算。 因为旋转矩阵自身是带约束的（正交切行列式为1），它们作为优化变量时会引入额外的约束，通过李群–李代数间的转换关系，转换成无约束的问题。 概念： 1.李群的概念： 李群是具有连续（光滑）性质的群；它既是群也是流行；直观上看，一个刚体能够连续的在空间中运动，故SO（3）和SE（3）都是李群。（注：SO(3)是特殊正交群 SE(3
[转]《视觉SLAM十四讲》学习笔记-第四讲部分习题的证明思路
Eminbogen的博客
01-16 425
https://blog.youkuaiyun.com/luohuiwu/article/details/80719357
slam十四讲第四次作业_《视觉SLAM十四讲》课后习题—ch7（更新中……）
weixin_39723248的博客
12-20 634
参考：https://blog.youkuaiyun.com/zilanpotou182/article/details/66478915(SIFT、SURF、ORB三种特征点的区别)1.除了本书介绍的ORB特征点外，你还能找到哪些特征点？请说说SIFT或SURF的原理，并对比它们与ORB之间的优劣特征点：图像里一些特别的地方特征点的种类：SIFT、SURF、ORB、FASTSIFT算法充分考虑了在图像变换过...
视觉SLAM十四讲第三讲课后习题
weixin_39583302的博客
04-28 526
1.验证旋转矩阵的正交性，参考此博客，写得非常好 2.验证罗德里格斯公式：略 3.验证四元素旋转某个点后，参见此博客 4.后续补充 5.
《视觉slam十四讲》第六讲课后习题
qq_17032807的博客
12-13 1985
1.证明线性方程当系数矩阵A超定时，最小贰乘解为。 首先明白什么是系数矩阵超定：当方程数多于未知数个数时，也就是说对应系数矩阵的行数大于列数，这样该方程组被称为超定方程组。超定方程组在大多数情况下没有古典意义下的解，所以需要最小二乘解，也就是一种广义解。 最小二乘解是为了使残差最小。首先证明其充分性：假设为残差的解，存在解，使得，则假设, 因为，所以,这与原假设相悖，则是方程的解。 必...
《视觉SLAM十四讲 第二版》笔记及课后习题（第十讲）
weixin_43619346的博客
11-26 1836
读书笔记：后端2 上讲我们重点介绍了以BA 为主的图优化。BA 能精确地优化每个相机位姿与特征点位置。不过在更大的场景中，大量特征点的存在会严重降低计算效率，导致计算量越来越大以至于无法实时化。本讲介绍两种在更大场景下使用的后端优化方法：位姿图。 位姿图（Pose Graph） Pose Graph即是省略了特征点的Bundle Adjustment。 Pose Graph 示意图。当我们不再优化...
《视觉SLAM十四讲从理论到实践 第二版》课后习题——ch1
a1446018093的博客
07-28 1024
《视觉SLAM十四讲从理论到实践 第二版》课后习题
《视觉slam十四讲》第3讲课后习题
qq_41622988的博客
05-30 514
https://blog.youkuaiyun.com/unlimitedai/article/details/86257890 第五题答案： #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry>...
slam14讲习题作业
02-28
高翔14讲最全代码，及习题作业，有不明白的疑问可以解决
视觉SLAM十四讲学习记录 第四讲(习题)
qq_20184333的博客
08-12 524
视觉SLAM十四讲学习记录 第四讲(习题)
视觉SLAM课程-第4讲作业（T5矩阵微分，T6手写高斯牛顿，T7批量MLE）
qq_37746927的博客
02-28 3184
视觉SLAM第四讲作业
SLAM从入门到放弃：SLAM十四讲第四章习题（1-4）
Yan
11-01 1838
以下均为简单笔记，如有错误，请多多指教。 验证SO(3)SO(3)SO(3)、SE(3)SE(3)SE(3)和Sim(3)Sim(3)Sim(3)关于乘法成群。 证： 已知SO(3)={R∈R3×3∣RRT=I,det(R)=1}SO(3)=\lbrace{R\isin\R^{3\times3}| RR^T=I,det(R)=1}\rbraceSO(3)={R∈R3×3∣RRT=I,det(R...
视觉SLAM十四讲作业练习（4）相机图像部分
ASUNAchan的博客
05-06 423
2.图像去畸变 （1）针孔相机模型 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string> using namespace std; string image_file = "../test.png"; int main(int argc, char *argv[]) { //畸变参数 double k1 = -0.28340811, k2 = 0.07395907, p1 = 0.00019359, p2 = 1.761
《视觉SLAM十四讲 第二版》笔记及课后习题（第四讲）
weixin_43619346的博客
11-22 2625
读书笔记：李群与李代数 上一讲，我们介绍了三维世界中刚体运动的描述方式，包括旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数等若干种方式。我们重点介绍了旋转的表示，但是在SLAM 中，除了表示之外，我们还要对它们进行估计和优化。因为在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。一种典型的方式是把它构建成一个优化问题，求解最优的R; t，使得误差最小化。 如前所言，旋转矩...
《视觉SLAM十四讲》第二版第四讲习题_超详细推导
卡尔曼和舒拉
04-11 1254
1、验证SO(3)、SE(3)和Sim(3)关于乘法成群。 （1）SO(3)为三纬旋转矩阵构成的特殊正交群。 根据群的定义（一种结合加一种运算），书中定义式式4.1可以表示集合，运算选择乘法； 将以上依次代入性质群性质1-4，性质12显然满足；选幺元为3*3单位阵I3×3I_{3\times3}I3×3​，性质34显然也满足； （2）SE(3)为变换矩阵构成的特殊欧氏群。 根据群的定义，书中定义式...
SLAM十四讲第四节课习题
开心小月半子
05-06 696
SLAM十四讲第四节课习题 直接上代码： #include <opencv2/opencv.hpp> #include <string> using namespace std; string image_file = "./test.png"; // 请确保路径正确 int main(int argc, char **argv) { // 本程序需要你...
深蓝学院-视觉SLAM十四讲-第四章作业
记录和分享
10-26 1850
第四节课作业 2.图像去畸变 本题主要内容是根据提供的公式和参数来实现图像的去畸变。 畸变前后坐标变化公式： {xdistorted=x(1+k1r2+k2r4)+2p1xy+p2(r2+2x2)ydistorted=y(1+k1r2+k2r4)+p1(r2+2y2)+2p2xy \begin{cases} x_{distorted} = x(1+k_1r^2+k_2r^4)+2p_1xy+p_2(r^2+2x^2) \\ y_{distorted} = y(1+k_1r^2+k_2r^4)+p_1(r^2
视觉SLAM十四讲深度解析与实践
资源摘要信息:"视觉SLAM十四讲" 视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）是一种技术，它能够让机器人或自动驾驶车辆在未知的环境中，通过实时感知、理解和解释环境，同时进行自身的...
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