三维空间的旋转
某些表述不准确，需要验证和更新
旋转的表示我们知道，旋转有多种表示形式，常用的有欧拉角，旋转向量，单位四元数和旋转矩阵。在不同的场景下，四种表示形式的直观程度不同。我们可以根据需要，将旋转表示为一种直观的形式，然后转换成我们需要的形式。另外，在Eigen库中，四种形式都提供了接口，因此可以方便我
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移动机器人中的坐标转换
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几何变换
移动机器人中的坐标变换真是又累又绕。向量的平移旋转，欧拉角，位姿变换……纠结了好久。记录一下，方便自查。
坐标系统及约定本文讨论的所有坐标系均为右手系，并使用其次坐标系。坐标体系采用ROS的规定，前左上为XYZ轴正方向，欧拉角选定ZYX顺规。
本文涉及到的坐标系有：
NED坐标系和ENU坐标系
里
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ceres学习笔记 —— 以pose_graph_3d为例
本文目的参考ceres官方提供的pose_graph_3d样例，学习使用ceres构建位姿图优化的过程。同时，可以学习到自动求导，四元数参数块，位姿图数据结构的构建技巧。对于ceres简介和一般用法，直接看文档，没什么好说的，不再记录。
功能介绍
<摘录>VIO基本概念学习
紧耦合与松耦合松耦合：将视觉约束 加入联合优化
紧耦合：将视觉约束得到的位姿加入联合优化
如图所示：
优化与滤波
滤波相当于单次优化，区别是滤波仅考虑上一帧的影响，而优化则考虑所有帧的影响；
滤波比单次优化的精度高，因滤波是通过协方差来计算增量，而
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VINS Fusion算法解读
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SLAM
VINS Fusion简介VINS Fusion在VINS Mono的基础上，添加了GPS等可以获取全局观测信息的传感器，使得VINS可以利用全局信息消除累计误差，进而减小闭环依赖。此外，全局信息可以使分多次运行的VINS Mono统一到一个坐标系，从而方便协同建图和定位。
Fusion的思路局部传
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Lego LOAM论文笔记
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SLAM
LeGO-LOAM在LOAM的基础上进行了改进，并添加了回环检测。和LOAM的区别如下：
方案
LOAM
LeGO-LOAM
特征提取
从原始点云中直接计算特征
先进行地面分割，再对分割点云计算特征
特征匹配
直接对原始点云进行匹配
label相同的点才匹配，LM两步优化
局部地
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<摘录> ES6中的迭代器和生成器
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JS
迭代器迭代器是ES6标准制定的被设计专用于迭代的对象，带有特定接口。所有的迭代器对象都拥有next()方法，会返回一个结果对象。该结果对象有两个属性：对应下一个值的value，以及一个布尔类型的done，其值为true时表示没有更多值可供使用。迭代器持有一个指向集合位置的内部指针，每当调用了next
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VIO中的IMU预积分
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SLAM
一般的最小二乘问题一般的最小二乘问题，都可以写成下面的形式：
其中，ξ是优化变量，r是残差。对于这样一个最小二乘问题，对应的高斯牛顿求解方程为：
这里的是信息矩阵，同时也是协方差矩阵Σ的逆。当系统中某个变量的观测噪声相对其他变量较大时，其信息矩阵就越小，意味着该观测越不可信。这里的信息矩阵的
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视觉SLAM中的李群与李代数总结
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SLAM
李群与李代数在视觉SLAM的后端求解中，我们是想要得到一个最佳位姿T，使得整体的误差最小化，即满足：
这是一个典型的非线性最小二乘问题。因此我们需要求解变幻矩阵T的导数。
这里为了简单起见，假设没有平移，只有旋转。我们知道，旋转矩阵对加法不封闭，就是说两个旋转矩阵相加并不是一个旋转矩阵。因此在利
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