视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲---第五讲学习笔记总结---李群和李代数、相机

视觉SLAM学习笔记的第四讲至第五讲内容概述如下：第四漏亮物讲着重讲解了SLAM中的位姿估计，通过构建优化问题求解最优相机位姿，李群与李代数在此发挥了关键作用。李群与李代数的转换关系简化了正交旋转矩阵的优化问题，如通过外积（∧）和反对称矩阵（∨）运算。此外，学习了旋转矩阵导数与李代数的关系，特别是指数映射（罗德里格斯公式）和对数映射在SO(3)和so(3)之间的转换，以及Sophus库在李代数计算中的应用。第五讲则深入到相机模型，介绍了单目和双目/RGB-D相机的数学模型，包括相机畸变的处理。单目相机使用针孔模型键脊，而双目和RGB-D相机有返液对应的深度信息。图像数据在计算机中以矩阵形式存储，涉及量化处理和像素坐标系，OpenCV提供了丰富的图像处理功能，包括图像去畸变和双目相机的SGBM算法。在实际SLAM算法中，扰动模型通过李代数的对数映射进行处理，并与原始矩阵结合，以实现位姿的增量更新。相机标定是处理图像畸变的关键步骤，可以通过OpenCV的内置函数进行。