学习IMU预积分(2)李代数

背景:目前开始学习IMU的预积分与Christian Forster 与其组员的论文:IMU Preintegration on Manifold for Efficient Visual-Inertial Maximum-a-Posteriori Estimation。

 

这文章涉及到基础知识李群与李代数,此文章先铺垫一下基础知识,大部分东西都从《视觉SLAM十四讲》搬运过来。

 

1.什么是李代数

李代数用于描述李群的局部性质,所以每个李群有其对应的李代数。

李代数=一个集合\mathbb{V}+一个数域\mathbb{F}+一个二元运算[,],用数学描述可以这样描述:g = (V, F, [,])

这里可以举个例子,例如SO(3)就对应李代数g = (\mathbb{R}^{3}, \mathbb{R}, \times), 注意这里的\times指的是两个矢量之间的叉乘。

 

除此之外,李代数的二元运算[,]还必须满足以下性质:

1.  封闭性 \forall X,Y \in \mathbb{V}, [X,Y] \in \mathbb{V}

2.  双线性\forall X, Y, Z \in \mathbb{V}, a, b \in \mathbb{F},

                    [aX + bY, Z] = a[X,Z]+b[Y,Z], [Z,aX+bY] = a[Z,X]+b[Z,Y]

3.  自反性 \forall X \in \mathbb{V}, [X,X] = 0

4.  雅克比等价 \forall X, Y, Z \in \mathbb{V}, [X, [Y, Z]] + [Z, [X, Y]] + [Y, [Z,X]] = 0

 

上面说道的g = (\mathbb{R}^{3}, \mathbb{R}, \times)符合这4个性质:

1.两个3X 1 矢量叉乘结果是一个3X 1矢量

2.(维基百科)

学习IMU预积分(2)李代数_第1张图片

3.3维矢量叉乘自己是零,因为把它和它自己的夹角为0,又因叉乘公式是a\times b = ||a||*||b||*sin(\theta) *n

4.雅克比等价这个我不太知道怎么证,希望有人留言告诉我。

 

2. 李代数so(3), se(3)

上一节我们知道李群SO(3), SE(3)了。

与SO(3)对应的李代数是so(3), 与SE(3)对应的李代数是se(3)。后者都是描述前者的局部特性。

so(3) = \{\phi \in \mathbb{R}^3, \phi^{\Lambda} \in R^{3\times3}\}, 与其对应的二元运算为矢量叉乘。

\phi^{\Lambda}指的是旋转矢量的反对称矩阵,也可以理解为三维矢量到三维矩阵的转换符。我们常常用\Phi矩阵代替\phi^{\Lambda}

se(3) = \{\xi \in \begin{bmatrix} \rho \\ \phi \end{bmatrix} \in \mathbb{R}^6, \rho \in \mathbb{R}^3, \phi=\begin{bmatrix} \phi^{\Lambda} & \rho \\ 0^T & 1 \end{bmatrix} \in so(3), \xi^{\Lambda} \in R^{4\times4}\}, 与其对应的二元运算为????。

这里的\xi^{\Lambda}不是指\xi的反对称矩阵,而是六维矢量到四维矩阵的转换符。这里的\phi为旋转矢量,\rho为平移矢量。

 

 

下一节让我们了解一下,李群和李代数的关系以及它们之间的转换关系(更专业一点,映射关系)链接。

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