slam学习--基本知识

SLAM模型的运动方程和观测方程

方程中的位姿可以用变换矩阵来描述，然后用李代数进行优化（可以用李群表示，但是群比较复杂，用李代数近似模拟，用李代数优化）

观测方程由相机成像模型给出，其中内参是随着相机固定的，而外参就是指相机的位姿（位置xyz和姿态朝向）

由于实际采集的数据都是含有噪声的，所以视觉SLAM有一个步骤是需要优化处理噪声数据，从噪声数据中比较好的恢复出我们想要的东西

eigen是一个c++开源线性代数库，提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，解方程等功能，许多上层软件也使用eigen，比如g2o、sophus

sophus是一个比较好的李代数库，strasdat维护的

SO(3)三维空间的旋转矩阵，也叫特殊正交群，special orthogonal group

SE(3)三维空间的变换矩阵，也叫特殊欧式群，specialEudidean group

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