SLAM中提到的相机位姿到底指什么?

不小心又绕进去了,所以掰一下。

以我个人最直观的理解,假设无旋转,相机在世界坐标系的(5,0,0)^T的位置上,所谓"位姿",应该反映相机的位置,所以相机位姿应该如下:

cpp 复制代码
    Eigen::Matrix4d T = Eigen::Matrix4d::Identity(); // 假设T是一个4x4的矩阵,初始化为单位矩阵
    T(0, 3) = 5.0;

但是根据我对位姿的这个理解,再结合高翔博士的《十四讲》第五章,第二版P99,世界坐标系的点变换到相机坐标系,是直接"左乘""相机位姿",Pc=T*Pw,那么这就出现了一些小问题

问题点:相机坐标是(5,0,0)^T,世界坐标点位置是(100,0,0)^T,相机坐标系下,这个点肯定是100-5,是(95,0,0)^T,但是又因为相机"位姿"是(5,0,0)^T,直接左乘相机"位姿"就得到了第一个结果"Pc=105 0 0",这明显和预期不一样,按照这种T的声明与定义,需要左乘T的逆才能得到预期的结果"Pc3 = 95 0 0 1"(齐次)

所以高翔博士提到的位姿是可以直接左乘的,和我认为的位姿是逆的关系。

根据习惯定义,想把Pw转换为Pc,应该是Pc=Tcw*Pw,高翔博士称为位姿的是Tcw。

根据主观习惯,相机在世界坐标系的位姿应该是Twc。想获得Pc应该是Pc=Twc^(-1)*Pw。

所以,我们产生了两种位姿描述。哪一种是正确的呢?很遗憾,我目前没有答案,网上搜到的一些关于位姿的解释则更加"和稀泥",Tcw和Twc两种都可以叫位姿。根据有限的学识,我只能说我们清楚什么变换能干什么,能通过调整用法获得自己想要的结果就好,个别说法不能较真。

相关推荐
ValhallaCoder4 小时前
hot100-栈
数据结构·python·算法·
WW_千谷山4_sch8 小时前
洛谷B3688:[语言月赛202212]旋转排列(新解法:deque双端队列)
数据结构·c++·算法
Zachery Pole8 小时前
【代码随想录】二叉树
算法
漂流瓶jz8 小时前
UVA-11214 守卫棋盘 题解答案代码 算法竞赛入门经典第二版
c++·算法·dfs·aoapc·算法竞赛入门经典·迭代加深搜索·八皇后
浮生09198 小时前
DHUOJ 基础 88 89 90
算法
v_for_van9 小时前
力扣刷题记录7(无算法背景,纯C语言)
c语言·算法·leetcode
先做个垃圾出来………9 小时前
3640. 三段式数组 II
数据结构·算法
systeminof10 小时前
谷歌发布Pixel 10a:升级有限,售价维持499美元
数码相机
tankeven10 小时前
HJ93 数组分组
c++·算法
Σίσυφος190010 小时前
LM 在 PnP(EPnP / P3P)的应用
算法