题目回顾:

设有小萝卜一号和小萝卜二号位于世界坐标系中,小萝卜一号的位姿为:q1=[0.35,0.2,0.3,0.1],
t2=[0.3,0.1,0.1]^T (q的第一项为实部。请你把q归一化后在进行计算)。这里的q和t的表达的是Tcw,也就是世界到相机的变换关系。小萝卜二号的位姿为q2=[-0.5,0.4,-0.1,0.2],t=[-0.1,0.5,0.3]^T.现在,小萝卜一号看到某个点在自身的坐标系下,坐标为p=[0.5,0,0.2]^T ,求该向量在小萝卜二号坐标系下的坐标,请编程实现此事。
解:
pw:某个点在世界坐标系下的坐标
T_1w :表示世界坐标系到小萝卜一号坐标系的变换关系
T_2w:表示世界坐标系到小萝卜二号坐标系的变换关系
P2 :表示该点在小萝卜二号坐标系下的坐标(即为所求)
单位四元数到旋转矩阵R的变化关系可参考书上55页。之后变换矩阵T=[R t]
[0 1]
由变换关系可列出下面的式子:
p = T_1w * Pw 可解出来pw
p2=T_2W*pW 带入上式解出来的Pw即可求出来p2

具体代码实现如下:

  1. #include<iostream>
  2. #include<Eigen/Core>
  3.  
  4. //包含几何模块
  5. #include<Eigen/Geometry>
  6. using namespace std;
  7.  
  8. int main(int argc,char **argv)
  9. {
  10. /*变量定义*/
  11. Eigen::Quaterniond Q1(0.2,0.3,0.1,0.35); //四元数的表示(w ,x,y,z)
  12. Eigen::Quaterniond Q2(0.4,-0.1,0.2,-0.5);
  13. Eigen::Vector3d t1(0.3,0.1,0.1);
  14. Eigen::Vector3d t2(-0.1,0.5,0.3);
  15. Eigen::Vector3d p(0.5,,0.2); //在一号小萝卜下的坐标
  16. Eigen::Vector3d pw ; //世界坐标
  17. Eigen::Vector3d p2; //求在二号小萝卜的坐标 p2
  18.  
  19. /*欧氏变换矩阵使用Eigen::Isometry */
  20. Eigen::Isometry3d T_1w = Eigen::Isometry3d::Identity();
  21. Eigen::Isometry3d T_2w = Eigen::Isometry3d::Identity();
  22.  
  23. /*归一化*/
  24. Q1.normalize();
  25. Q2.normalize();
  26.  
  27. /*输出归一化参数*/
  28. // cout<<"Q1 is "<<Q1.x()<<endl<<Q1.y()<< endl <<Q1.z()<< endl<<Q1.w()<<endl;
  29. // cout<<"Q2 is "<<Q2.x()<<endl<<Q2.y()<< endl <<Q2.z()<< endl<<Q2.w()<<endl;
  30.  
  31. cout<<"after normalize; "<< endl << Q2.coeffs()<<endl;
  32.  
  33. /*设置变换矩阵的参数*/
  34. T_1w.rotate(Q1);
  35. T_1w.pretranslate(t1);
  36. T_2w.rotate(Q2);
  37. T_2w.pretranslate(t2);
  38.  
  39. /* p = T1w * pw 求解pw*/
  40. pw = T_1w.inverse() * p;
  41.  
  42. /* p2 = T_2w * pw 求解p2*/
  43. p2 = T_2w * pw;
  44.  
  45. /*输出在小萝卜二号下的该点坐标*/
  46. cout<<"该点在小萝卜二号下的坐标为: "<<p2.transpose()<<endl;
  47.  
  48. return ;
  49. }

欢迎大家关注我的微信公众号「佛系师兄」,里面有关于 Ceres 以及 OpenCV 库的一些文章。

比如

反复研究好几遍,我才发现关于 CMake 变量还可以这样理解!

更多好的文章会优先在里面不定期分享!打开微信客户端,扫描下方二维码即可关注!

视觉slam十四讲课后习题ch3-7的更多相关文章

  1. 视觉slam十四讲课后习题ch3--5题

    题目回顾: 假设有一个大的Eigen矩阵,我想把它的左上角3x3块提取出来,然后赋值为I3x3.编程实现.解:提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式: 1.直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列 2 ...

  2. 《视觉SLAM十四讲课后作业》第二讲

    1.设线性⽅程 Ax = b,在 A 为⽅阵的前提下,请回答以下问题:1. 在什么条件下,x 有解且唯⼀? 非齐次线性方程在A的秩与[A|B]的秩相同时方程有解,当R(A)=R(A,B)=n时方程有唯 ...

  3. 《视觉SLAM十四讲课后作业》第一讲

    1. 如何在 Ubuntu 中安装软件(命令⾏界⾯)?它们通常被安装在什么地⽅? 答:一般有两种安装方式(1)apt-get install (2)dpkg -i package.deb.系统软件一般 ...

  4. 视觉slam十四讲第七章课后习题7

    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html  7.题目要求:在ICP程序中,将空间点也作为优化变量考虑进来 ...

  5. 视觉slam十四讲第七章课后习题6

    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/newneul/p/8545450.html 6.在PnP优化中,将第一个相机的观测也考虑进来,程序应如何 ...

  6. 浅读《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》--操作1--初识SLAM

    下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P2 ...

  7. 高博-《视觉SLAM十四讲》

    0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对 ...

  8. 《视觉SLAM十四讲》第2讲

    目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经 ...

  9. 《视觉SLAM十四讲》第1讲

    目录 一 视觉SLAM 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 视觉SLAM 什么是视觉SLAM? SLAM是Simultaneous Localization and Mappin ...

随机推荐

  1. Prometheus基础应用

    简介 Prometheus使用扫盲,包含基础的概念和操作说明,基于官网和个人测试. versoin: 2.14 官网 GitHub 安装 prometheus安装运行非常方便,下载后解压,运行根目录下 ...

  2. JVM之对象

    几乎所有对象都是在堆中分配内存的,这次来讲讲java的对象. 对象的创建主要分为以下几步: 首先,查看类是否装载.当JVM读取到new指令的时候,会拿着符号描述去方法区寻找它所属的类,如果未查找到,则 ...

  3. POJ 2318 TOYS(叉积+二分)

    题目传送门:POJ 2318 TOYS Description Calculate the number of toys that land in each bin of a partitioned ...

  4. 【Java基础总结】多线程

    1. 实现多线程的两种方式 //第一种:继承Thread类,重写run()方法 class ThreadTest1 extends Thread{ public void run(){ String ...

  5. Magicodes.IE之Excel模板导出教材订购表

    说明 本教程主要说明如果使用Magicodes.IE.Excel完成教材订购表的Excel模板导出. 要点 本教程使用Magicodes.IE.Excel来完成Excel模板导出 需要通过创建Dto来 ...

  6. Java框架之Spring02-AOP-动态代理-AspectJ-JdbcTemplate-事务

    AOP 动态代理 代理设计模式的原理:使用一个代理将原本对象包装起来,然后用该代理对象”取代”原始对象.任何对原始对象的调用都要通过代理.代理对象决定是否以及何时将方法调用转到原始对象上. 代理模式的 ...

  7. 19南京网络赛A 扫描线

    题目链接:https://nanti.jisuanke.com/t/41298 扫描线的简单题,题目难在找宫殿的价值(°ー°"),比赛时将近100多行代码找价值,纯模拟,看到题解哭了. 存下 ...

  8. numpy 读取数据

    一.CSV文件 CSV: Comma-Separated Value,逗号分隔值文件 显示:表格状态 源文件:换行和逗号分隔,逗号 列,换行 行 二.读取数据 1.方法 loadtxt(fname, ...

  9. Django 连接mysql 踩过的坑

    1.创建数据库 2.在Django项目文件下的settings.py配置数据库 3.在Django项目__init__.py文件中,用pymysql代替MySqlDB import pymysql p ...

  10. Django2.0 配置 media

    1.setting.py文件 MEDIA_URL='/media/' MEDIA_ROOT=os.path.join(BASE_DIR,"media") 注意:MEDIA_ROOT ...