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
Frostnova丶6 分钟前
LeetCode 1022. 从根到叶的二进制数之和
算法·leetcode
renhongxia19 分钟前
THINKSAFE:推理模型的自生成安全对齐
人工智能·深度学习·安全·语言模型·机器人·知识图谱
不会敲代码110 分钟前
别再背柯里化面试题了,看完这篇你自己也会写
javascript·算法·面试
snowfoootball11 分钟前
优先队列/堆 题目讲解
学习·算法
EriccoShaanxi11 分钟前
MEMS组合导航——60秒失锁不丢方向,0.01°姿态稳如磐石
人工智能·机器人·无人机
SamtecChina202312 分钟前
Samtec连接器设计研究 | 载流量:温升为什么重要?
大数据·网络·人工智能·算法·计算机外设
程序员南飞18 分钟前
排序算法举例
java·开发语言·数据结构·python·算法·排序算法
adore.96822 分钟前
2.24 oj95 96 97
开发语言·c++·算法
白中白1213824 分钟前
算法题-16
算法
梦帮科技26 分钟前
【DREAMVFIA开源】量子互联网协议:节点通信与路由算法
人工智能·神经网络·算法·生成对抗网络·开源·量子计算