# 视觉SLAM十四讲

**Repository Path**: changqing-12138/visual-SLAM-learning

## Basic Information

- **Project Name**: 视觉SLAM十四讲
- **Description**: 这是我第一次学习cmake,linux,第二次学习视觉slam技术，希望可以顺利做完这个工作
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-28
- **Last Updated**: 2026-01-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 视觉SLAM十四讲

#### 介绍
这是我第一次学习cmake,linux,第二次学习视觉slam技术，希望可以顺利做完这个工作

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

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#### 使用说明

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#### 参与贡献

1.  高翔《视觉slam十四讲》


#### 学习笔记
ch4:
李群，李代数本质上都是一种描述语言，在slam中，李群包括变换矩阵李群SE（3）旋转矩阵李群SO（3），与之对应的是变换矩阵李代数se（3）和旋转矩阵李代数so（3），李群用来描述一个空间中的物体，而李代数用来描述空间物体上某一个点的切平面（正切空间）。引入李群和李代数是因为对于矩阵的齐次变换是乘法形式，而且变换矩阵要求是单位正交的，也就是说我们没办法通过传统的x+dx的方式对变换矩阵做微积分，而李代数在slam中是通过加速度，角速度表示的，加速度，角速度是具有可加性的，可以做微积分。于是我们现在的问题是如何建立加速度，角速度与变化矩阵之间的联系。slam中涉及到了一种方法（具体名称视频没讲清楚），可以将一个6*1的加速度角速度向量（记作i）转化为一个4*4的变换矩阵（记作j）一阶导函数（se（3））形式，我们只需要将i形式转化为j形式作为变化矩阵的一阶导函数，然后用泰勒公式展开e的j次方就能得到单位时间内变化矩阵，我们把上一帧位姿乘上这个变化矩阵就能得到这一帧的位姿（依靠这套逻辑，纯imu就可以定位）。
![alt text](asset/LiGroupsAndLieAlgebras.png)