SE(3)变换参数化教程:旋转表示与优化详解
本篇技术报告深入探讨了在三维空间刚体变换(SE(3))中常用的三种参数化方法:欧拉角、正交旋转矩阵(SO(3))和四元数。SE(3)中的任意刚体变换可以分解为平移和旋转两部分。报告首先回顾了这三种参数表示形式之间的关系,包括它们之间的等价性以及转换公式,确保在处理整体的平移和旋转时能够准确进行。 第一部分,作者详细讲解了如何在不同参数化体系中处理和转换这些旋转:欧拉角(通常用yaw-pitch-roll表示)虽然直观但存在旋转顺序的问题和 gimbal lock 的困扰;正交旋转矩阵提供精确的旋转表示,但需要关注矩阵的列向量和行向量的顺序;而四元数则能避免某些旋转问题,通过标准的转换公式可以方便地在它们之间转换。 接下来,报告讨论了在各种参数化下组合姿态(poses)与姿态和点的操作。理解这些操作对于在视觉 SLAM(Visual Simultaneous Localization and Mapping,视觉定位与建图)等应用中至关重要,因为它们涉及到传感器数据的融合和运动模型的构建。 报告还涉及了当姿态被模型为高斯分布时,这些参数化方法对不确定性的影响。在姿态估计中,考虑到噪声和不确定性的传播,理解不同参数化下的协方差计算是优化算法设计的关键。 此外,报告提到了最近工程文献中关于在流形上进行最小二乘优化(manifold optimization)的潜力,特别关注了求解这些优化问题所需的雅可比矩阵(Jacobian)。作者指出,MRPT C++库中的哪些函数实现了这些算法,以及它们的单元测试和数值雅可比估计的重要性。 本篇技术报告是一份实用指南,不仅涵盖了SE(3)变换参数化的理论基础,还提供了实际应用中的关键操作和优化策略,对于从事机器人、计算机视觉或SLAM研究的工程师来说,是一份宝贵的参考资料。
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