Slam中Sophus函数的使用

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SO(3)

初始化矩阵

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    // 沿Z轴转90度的旋转矩阵
Eigen::Matrix3d R = Eigen::AngleAxisd(M_PI/2, Eigen::Vector3d(0,0,1)).toRotationMatrix();
  1. 构造
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Sophus::SO3 SO3_R(R);               // Sophus::SO(3)可以直接从旋转矩阵构造
Sophus::SO3 SO3_v( 0, 0, M_PI/2 );  // 亦可从旋转向量构造
Eigen::Quaterniond q(R);            // 或者四元数
Sophus::SO3 SO3_q( q );
  1. 映射
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使用对数映射获得它的李代数
Eigen::Vector3d so3 = SO3_R.log();
cout<<"so3 = "<<so3.transpose()<<endl;
// hat 为向量到反对称矩阵
cout<<"so3 hat=\n"<<Sophus::SO3::hat(so3)<<endl;
// 相对的，vee为反对称到向量
cout<<"so3 hat vee= "<<Sophus::SO3::vee( Sophus::SO3::hat(so3) ).transpose()<<endl; // transpose纯粹是为了输出美观一些
  1. 更新
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Eigen::Vector3d update_so3(1e-4, 0, 0); //假设更新量为这么多
Sophus::SO3 SO3_updated = Sophus::SO3::exp(update_so3)*SO3_R;
cout<<"SO3 updated = "<<SO3_updated<<endl;
SE(3)
  1. 构造
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Eigen::Vector3d t(1,0,0);           // 沿X轴平移1
Sophus::SE3 SE3_Rt(R, t);           // 从R,t构造SE(3)
Sophus::SE3 SE3_qt(q,t);            // 从q,t构造SE(3)
  1. 映射
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// 李代数se(3) 是一个六维向量，方便起见先typedef一下
typedef Eigen::Matrix<double,6,1> Vector6d;
Vector6d se3 = SE3_Rt.log();
cout<<"se3 = "<<se3.transpose()<<endl;
// 观察输出，会发现在Sophus中，se(3)的平移在前，旋转在后.
// 同样的，有hat和vee两个算符
cout<<"se3 hat = "<<endl<<Sophus::SE3::hat(se3)<<endl;
cout<<"se3 hat vee = "<<Sophus::SE3::vee( Sophus::SE3::hat(se3) ).transpose()<<endl;
  1. 更新
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Vector6d update_se3; //更新量
update_se3.setZero();
update_se3(0,0) = 1e-4d;
Sophus::SE3 SE3_updated = Sophus::SE3::exp(update_se3)*SE3_Rt;
cout<<"SE3 updated = "<<endl<<SE3_updated.matrix()<<endl;

注：

问题：cmake报错

解决：在运行程序前，需要先解压源码中的第三方库，然后make，讲make后生成的sophusconfig.cmake复制到当前工程目录

——来自《视觉ＳＬＡＭ１４讲》