关于计算机视觉以及自动驾驶方面一些小知识（博文推荐版本）

在本篇博文中，主要是推荐了一些博主觉得非常好的相关博文

1、内积、外积

1.1 内积（点乘）

• 公式
  
• 物理意义：
  • 表征或计算两个向量之间的夹角
  • b向量在a向量方向上的投影

1.2 外积（叉乘）

在三维几何中，向量a和向量b的外积结果是一个向量，有个更通俗易懂的叫法是法向量，该向量垂直于a和b向量构成的平面（符合右手定理）。

在3D图像学中，外积的概念非常有用，可以通过两个向量的外积，生成第三个垂直于a，b的法向量，从而构建X、Y、Z坐标系

在二维空间中，外积还有另外一个几何意义就是：|a×b|在数值上等于由向量a和向量b构成的平行四边形的面积

2 坐标系

2.1 齐次坐标

齐次坐标就是在现有坐标的基础上那个增加一维
关于齐次坐标这篇博文写的非常好

2.2 常用坐标系

自动驾驶中常用坐标系包括

• 像素坐标系
• 图像坐标系
• 相机坐标系
• 雷达坐标系
• 车身坐标系
• 世界坐标系
  这篇博文详细解释了各个坐标系以及坐标系之间的转换

3 雷达

雷达这里，我看的很基础，从波开始看的，这篇博文关于波的部分写的很清楚

3.1 激光雷达

找了很多资料，为了留存记录，自己写了一篇博文，这里附上这篇博文

3.2 毫米波雷达