blocks|key|899154|text|您可以通过数值公式uncertainty来传播不确定性。|type|ordered-list-item|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|899155|使用数值导数(Jacobian)|unstyled|899156|使用MRPT实现https://www.mrpt.org/
如本文所述，techrep.pdf|899157|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://en.wikipedia.org/wiki/Propagation_of_uncertainty|1|https://www.mrpt.org/|2|http://ingmec.ual.es/~jlblanco/papers/jlblanco2010geometry3D_techrep.pdf^0|9|B|0|0|0|8|L|1|10|B|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@]|9|@$A|V|B|W|1|X]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|Y|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|Z|8|@]|9|@$A|10|B|11|1|12]|$A|13|B|14|1|15]]|C|$]]|$1|I|3|-4|5|F|7|16|8|@]|9|@]|C|$]]]|J|$K|$5|L|M|N|C|$O|P]]|Q|$5|L|M|N|C|$O|R]]|S|$5|L|M|N|C|$O|T]]]]

<ol>
<li>You can use propagation of uncertainty by numeric formula 
<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Propagation_of_uncertainty" rel="nofollow noreferrer">https://en.wikipedia.org/wiki/Propagation_of_uncertainty</a></li>
</ol>

Using numeric derivatives (Jacobian)

<ol start="2">
<li>Use MRPT implementation <a href="https://www.mrpt.org/" rel="nofollow noreferrer">https://www.mrpt.org/</a> 
as described in here <a href="http://ingmec.ual.es/~jlblanco/papers/jlblanco2010geometry3D_techrep.pdf" rel="nofollow noreferrer">http://ingmec.ual.es/~jlblanco/papers/jlblanco2010geometry3D_techrep.pdf</a></li>
</ol>

I encountered this question when developing a Kalman filter for a moving target using a camera on a drone. The problem is:

Assume I have a position measurement p1 with covariance matrix R1. And I have another rotation which is in the form of a quaternion q. This quaternion has a covariance matrix R2. Then what is the covariance matrix after I rotate p1 by q?

I have googled for a very long time but could only find the solution when q is a constant.

Covariance matrix after rotation

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当我在无人机上使用相机为运动目标开发卡尔曼滤波器时，我遇到了这个问题。问题是：假设我有一个位置测量p1和协方差矩阵R1。还有另一个旋转，它是四元数q，这个四元数有一个协方差矩阵R2。那么，当我用q旋转p1后，协方差矩阵是什么？我搜索了很长时间，但只有当q是常数时才能找到解。

问旋转后协方差矩阵
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