shao918516的博客

本篇继续参照高翔老师《视觉SLAM十四讲从理论到实践》，讲解三维空间刚体运动。博文将原第三讲分为四部分来讲解：1、旋转矩阵和变换矩阵；2、旋转向量与罗德里格斯公式；3、欧拉角与万向（节）锁；4、四元数表示变换。本文相对于原文会适当精简，同时为便于理解，会加入一些注解和补充知识点，本篇为第四部分：四元数表示变换，另外三部分请参照博主的其他博文。

李群与李代数2：李代数求导和李群扰动模型1. 整体误差最小化引出求导问题2. BCH公式与近似形式3. 李代数求导前言：本篇系列文章参照高翔老师《视觉SLAM十四讲从理论到实践》的第四讲，讲解李群与李代数。写此篇的目的是为了补足《十四讲》中的数学类基础知识，原书内容有点像直译文献，因此笔者根据自己理解，对整体内容重新划分，更改了目录章节，同时扩展了部分内容，有书的同学可以参照阅读，达到事半功倍的效果。1. 整体误差最小化引出求导问题使用李代数的一大动机是进行优化，而在优化过程中导数是非常必要的信息。下

四元数插值方法Slerp/Squad/Spicv/Sping知识总结思维导图最近在学习思维导图，闲来无事，就把之前写过的博客，四元数插值方法Slerp、Squad、Spicv和Sping知识点总结整理为思维导图，有了这张图，复习时就不用再看十几万字的文章了。图中三条线图标是对标题的解释，可惜图中无法呈现，建议博友从博客中下载原图。四元数插值方法SlerpSquadSpicvSping知识总结思维导图...

在SLAM中，除了表示旋转，我们还要对它进行估计和优化。因为在SLAM中位姿是未知的，而我们需要解决“相机位姿在哪儿最符合观测数据”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，旋转矩阵自身是带有约束的，即正交且行列式为1。它们作为优化变量时，会引入额外的约束，使优化变的困难。通过李群—李代数间的转换关系，我们希望把位姿估计变成无约束的优化问题，简化求解方式。...

四元数插值四个方法Slerp、Squad、Spicv和Sping既复杂又很重要，为了详细阐述，故每个方法独立成一篇博文讲解。没有插值的四元数是没有灵魂的，插值的重要性不言而喻。Slerp是经典的两点间一阶连续可导插值方法，Squad方法在Slerp的基础上实现多点间的一阶连续可导，Spicv是多点间连续解析解插值方法，而Sping则是多点间离散数值解插值方法，更适合复杂曲线，此博文也是国内首篇介绍Spicv和Sping的中文资料。

四元数插值四个方法Slerp、Squad、Spicv和Sping既复杂又很重要，为了详细阐述，故每个方法独立成一篇博文讲解。没有插值的四元数是没有灵魂的，插值的重要性不言而喻。Slerp是经典的两点间一阶连续可导插值方法，Squad方法在Slerp的基础上实现多点间的一阶连续可导，Spicv是多点间连续解析解插值方法，而Sping则是多点间离散数值解插值方法，更适合复杂曲线，此博文也是国内首篇介绍Spicv和Sping的中文资料。

摘要：四元数插值三个方法Slerp、Squad和Spring既复杂又很重要，为了详细阐述，故每个方法独立成一篇博文讲解，没有插值的四元数是没有灵魂的，插值的重要性不言而喻。Slerp是经典的两点间一阶连续可导插值方法，Squad方法在Slerp的基础上实现多点间的一阶连续可导，而Spring则可以实现多点间的二阶连续可导，更适合复杂的曲线，此系列博文也是国内首篇介绍Spring的中文资料。

四元数插值三个方法Slerp、Squad和Spring既复杂又很重要，为了详细阐述，故每个方法独立成一篇博文讲解，没有插值的四元数是没有灵魂的，插值的重要性不言而喻。Slerp是经典的两点间一阶连续可导插值方法，Squad方法在Slerp的基础上实现多点间的一阶连续可导，而Spring则可以实现多点间的二阶连续可导，更适合复杂的曲线，此系列博文也是国内首篇介绍Spring的中文资料。

本篇继续参照高翔老师《视觉SLAM十四讲从理论到实践》，讲解三维空间刚体运动。博文将原第三讲分为四部分来讲解：1、旋转矩阵和变换矩阵；2、旋转向量与罗德里格斯公式；3、欧拉角与万向（节）锁；4、四元数表示变换。本文相对于原文会适当精简，同时为便于理解，会加入一些注解和补充知识点，本篇为第四部分：四元数表示变换，另外三部分请参照博主的其他博文。...

本篇继续参照高翔老师《视觉SLAM十四讲从理论到实践》，讲解三维空间刚体运动。博文将原第三讲分为四部分来讲解：1、旋转矩阵和变换矩阵；2、旋转向量表示旋转；3、欧拉角表示旋转；4、四元数表示变换。本文相对于原文会适当精简，同时为便于理解，会加入一些注解和补充知识点，本篇为第三部分：欧拉角表示旋转，另外三部分请参照博主的其他博文。

本篇继续参照高翔老师《视觉SLAM十四讲从理论到实践》，讲解三维空间刚体运动。博文将原第三讲分为四部分来讲解：1、旋转矩阵和变换矩阵；2、旋转向量与罗德里格斯公式；3、欧拉角表示旋转；4、四元数表示变换。本文相对于原文会适当精简，同时为便于理解，会加入一些注解和补充知识点，本篇为第二部分：旋转向量表示旋转，另外三部分请参照博主的其他博文。

本篇继续参照高翔老师《视觉SLAM十四讲从理论到实践》，讲解三维空间刚体运动。博文将原第三讲分为四部分来讲解：1、旋转矩阵和变换矩阵；2、旋转向量表示旋转；3、欧拉角表示旋转；4、四元数表示变换。本文相对于原文会适当精简，同时为便于理解，会加入一些注解和补充知识点，本篇为第一部分：旋转矩阵和变换矩阵，另外三部分请参照博主的其他博文。

视觉SLAM十四讲 第2版 显示运动轨迹及相机位姿基于3.7可视化演示，运行plotTrajectory.cpp操作实录 最近学习无人驾驶，在网上看到了高翔老师的《视觉SLAM十四讲》，感觉不错，遂买来仔细研读。前边章节学习比较顺利，学到3.7节的程序时，运行碰到极大困难，卡了一周，碰到各种坑，所幸一一填平，写篇文章记录下来，以觞来者。