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
墨尘笔尖14 分钟前
最大最小值降采样算法的优化
c++·算法
white-persist2 小时前
【vulhub shiro 漏洞复现】vulhub shiro CVE-2016-4437 Shiro反序列化漏洞复现详细分析解释
运维·服务器·网络·python·算法·安全·web安全
FL16238631293 小时前
基于C#winform部署软前景分割DAViD算法的onnx模型实现前景分割
开发语言·算法·c#
baizhigangqw3 小时前
启发式算法WebApp实验室:从搜索策略到群体智能的能力进阶
算法·启发式算法·web app
C雨后彩虹4 小时前
最多等和不相交连续子序列
java·数据结构·算法·华为·面试
cpp_25014 小时前
P2347 [NOIP 1996 提高组] 砝码称重
数据结构·c++·算法·题解·洛谷·noip·背包dp
Hugh-Yu-1301235 小时前
二元一次方程组求解器c++代码
开发语言·c++·算法
编程大师哥5 小时前
C++类和对象
开发语言·c++·算法
加农炮手Jinx6 小时前
LeetCode 146. LRU Cache 题解
算法·leetcode·力扣
Rabitebla6 小时前
C++ 和 C 语言实现 Stack 对比
c语言·数据结构·c++·算法·排序算法