李群与李代数下载

AI100_小助手 2018-06-17 01:42:11

李群与李代数，在计算机视觉领域的文献里经常会见到李代数和李群的概念，是学习视觉slam必备学习课程
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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，旋转矩阵自身是带有约束的（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，使优化变得困难。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。由于读者可能还没有李群李代数的基本知识，我们将从最基本的开始讲起。

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背景：问题：群无加法运算，导数无法定义解决思：(BCH公式证明)能否用代数上的加法简单定义群元素的导数？（能）我们已经知道群与代数之间的转换关系，那么，两个群上

Robot algebra 李群代数或李代数的入门资料由李代数到李群的指数映射.doc 机械关节.doc 刚体运动.doc 伴随表达.doc

视觉SLAM十四讲；

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