相机旋转矩阵为[[0.309, -0.939, 0.149], [0.916, 0.278, -0.288], [0.254, 0.202, 0.946]]求相机平移向量

根据相机的旋转矩阵和平移向量的关系，我们知道：

[ R | t ] * [ X_world Y_world Z_world 1 ]^T = [ X_camera Y_camera Z_camera 1 ]^T

其中 R 是相机旋转矩阵，t 是相机平移向量，(X_world, Y_world, Z_world) 是世界坐标系下的点坐标，(X_camera, Y_camera, Z_camera) 是相机坐标系下的点坐标。

因为要求相机平移向量，我们可以将上式改写为：

[ X_camera Y_camera Z_camera 1 ]^T = [ R | t ]^-1 * [ X_world Y_world Z_world 1 ]^T

将相机旋转矩阵求逆，得到：

[0.309, -0.939, 0.149, 0]
[0.916, 0.278, -0.288, 0]
[0.254, 0.202, 0.946, 0]
[ 0, 0, 0, 1]

将其与点的坐标向量乘起来，得到相机坐标系下的点坐标：

[ X_camera Y_camera Z_camera 1 ]^T = [0.309, -0.939, 0.149, 0] * [ X_world Y_world Z_world 1 ]^T
[0.916, 0.278, -0.288, 0]
[0.254, 0.202, 0.946, 0]
[ 0, 0, 0, 1]

将上式展开，得到：

X_camera = 0.309*X_world - 0.939*Y_world + 0.149*Z_world + t_x
Y_camera = 0.916*X_world + 0.278*Y_world - 0.288*Z_world + t_y
Z_camera = 0.254*X_world + 0.202*Y_world + 0.946*Z_world + t_z

其中 t_x、t_y、t_z 分别是相机平移向量的三个分量。

将上式整理，得到：

t_x = -0.309*X_world + 0.939*Y_world - 0.149*Z_world
t_y = -0.916*X_world - 0.278*Y_world + 0.288*Z_world
t_z = -0.254*X_world - 0.202*Y_world - 0.946*Z_world

因为我们不知道点在世界坐标系下的坐标，无法直接求出相机平移向量。如果你有点在世界坐标系下的坐标，可以将其代入上式计算相机平移向量。