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  • 【视觉SLAM14讲】ch3课后题答案

    1.验证旋转矩阵是正交矩阵

    感觉下面这篇博客写的不错

    http://www.cnblogs.com/caster99/p/4703033.html 

    总结一下:旋转矩阵是一个完美的矩阵——正交矩阵。①行列式为1,②每个列向量都是单位向量且相互正交,③它的逆等于它的转置。


    2.罗德里格斯公式的简单推导

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_ea828d2a0102wlk6.html

    罗德里格斯旋转公式是通过反对称矩阵求旋转矩阵的方法,起初我在看别人写的姿态解算分析文章里看到,他的推导如下:

    请注意我做标记的地方,我刚开始一直不明白这种推导,这样会有误差的推导,难道罗德里格斯公式是对旋转矩阵R的近似?这样做并不好,反而会使解算的姿态更不准确,后来在群里讨论这个问题,有大神给我解惑了。
    首先我们明白这是一个SO(3)到SO(3)的李群的映射。不要担心自己不知道李群是什么,因为我们下面的推导会非常简单!

    我们先来看什么是反对称矩阵,在这之前,先展示它和向量叉乘(内积)的关系:

    红色三个格子应该是i  j  k

    下面看看我们的反对称矩阵运算:

    加一个小三角,就是将这个向量变成一个反对称矩阵

     所以我们得出:

    我们知道我们的旋转矩阵R和我们的三角函数的关系,这里就不多说了,所以现在我们来看一个反对称矩阵的性质,首先定义一个反对称矩阵:

    同时我们有如下的约束:

    现在我们可以看到我们的反对称阵有如下性质:

     

    现在可以进行我们的罗德里格斯公式推导了:

     


     3. 验证四元数旋转某个点后,结果是一个虚四元数(实部为零),所以仍然对应 到一个三维空间点(式 3.34)。

     =.=  看我干啥?下一题


    4.旋转矩阵  轴角  欧拉角  四元数

    书上都有

    P42 轴角[n,α]与旋转矩阵的关系

    P52 轴角[n,α]与四元数的关系

    欧拉角存在gimbal lock,不研究他的关系【其实我不会】


    5.假设有一个大的eigen矩阵,想把他的左上角的3*3取出来,然后赋值为I3x3


    6.Ax = b的Eigen实现


    7.

    机器人一号和二号,分别在世界坐标系中。 
    一号的位姿q1=[0.35,0.2,0.3,0.1]t1=[0.3,0.1,0.1]T。 
    二号的位姿q2=[0.5,0.4,0.1,0.2]t2=[0.1,0.5,0.3]T。 
    q的第一项是实部,且还未归一化。 
    已知一号机器人看到某个点,在他的坐标系下是p=[0.5,0,0.2]T, 求在二号机器人坐标系下该点的位置。

    #include <iostream>
    #include <cmath>
    
    // Eigen 部分
    #include <Eigen/Core>
    // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等)
    #include <Eigen/Dense>
    //Eigen 几何模块
    #include <Eigen/Geometry>
    
    using namespace std;
    
    
    int main(int argc, char **argv) {
        Eigen::Quaterniond q1(0.35, 0.2, 0.3, 0.1);
        Eigen::Quaterniond q2(-0.5, 0.4, -0.1, 0.2);
        Eigen::Vector3d t1(0.3, 0.1, 0.1);
        Eigen::Vector3d t2(-0.1, 0.5, 0.3);
        Eigen::Vector3d p1(0.5, 0, 0.2);
        
        Eigen::Quaterniond q1_one = q1.normalized();
        Eigen::Quaterniond q2_one = q2.normalized();
        
        
        //way1
        
        Eigen::Vector3d v = q1_one.inverse() * (p1 - t1);
        Eigen::Vector3d v2 = q2_one * v + t2;
        cout << "way1 v2 = " << endl << v2 << endl;
    
        
        //way2    
        Eigen::Matrix3d R1 = Eigen::Matrix3d(q1_one);
        Eigen::Matrix3d R2 = Eigen::Matrix3d(q2_one);
        Eigen::Vector3d v_2 = R1.inverse() * (p1 - t1);
        Eigen::Vector3d v_2_2 = R2 * v_2 + t2;
        cout << "way2 v2= " << endl << v_2_2 << endl;
         
        
        return 0;
    }
    way1 v2 = 
    -0.0309731
       0.73499
      0.296108

    way2 v2= -0.0309731 0.73499 0.296108 *** Exited normally ***
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/-Mr-y/p/7737990.html
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