视觉SLAM笔记（17） 李代数求导与扰动模型
视觉SLAM笔记（17） 李代数求导与扰动模型
- 1. BCH 公式与近似形式
- 2. SO(3) 李代数上的求导
- 3. 李代数求导
- 4. 扰动模型
- 5. SE(3) 上的李代数求导
1. BCH 公式与近似形式
使用李代数的一大动机是为了进行优化
而在优化过程中导数是非常必要的信息
下面来考虑一个问题，虽然已经清楚了 SO(3) 和 SE(3)上的李群与李代数关系
但是，当在 SO(3) 中完成两个矩阵乘法时，李代数中 so(3)上发生了哪些改变？
反过来说，当 so(3) 上做两个李代数的加法时， SO(3) 上是否对应着两个矩阵的乘积？
如果成立的话，相当于：
如果 ϕ ϕ
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