在上一篇文章《最小二乘问题详解13：对极几何中本质矩阵求解》中，我们系统地探讨了在相机内参已知的前提下，如何从两视图的2D-2D特征匹配中恢复相机的相对位姿。我...

在本系列（《最小二乘问题详解：目录》）的前三篇文章中，我们系统探讨了运动恢复结构（Structure from Motion, SFM）中的两个核心子问题：

在前两篇文章《最小二乘问题详解10：PnP问题求解》和《最小二乘问题详解11：基于李代数的PnP优化》中，我们分别通过常规思想与李代数思想，深入探讨了计算机视觉...

在上一篇文章《最小二乘问题详解10：PnP问题求解》中，我们基于旋转向量（axis-angle）参数化，构建了一个完整的非线性最小二乘框架来求解 Perspec...

可以使用Map类型的对象来封装Matrix类型对象中存在的C++数组或向量。这种映射对象会使用来自底层对象的内存和值，而不会分配额外的内存和拷贝值。

Eigen是一个高性能的C++线性代数库，广泛用于科学计算、机器学习、计算机视觉等领域。不过，Eigen有点特别，它是一个纯头文件实现的库；也就是说，任何一个程...

学习就是这样，永远前100页看的最多，后面300页种种原因看不下去。这次打破魔咒，把后面的看了。

Ipopt项目Github地址：https://github.com/coin-or/Ipopt

机器人的首要功能之一是能够计算它所持的夹具(或未夹持夹具)相对于规范坐标系的位姿，也就是说需要计算工具坐标系{T}相对于工作台坐标系{S}的变换矩阵。只要通过...

，需要求该矩阵的逆。一个直接求逆的方式是将4×4齐次变换求逆。但是，这样做就不能充分利用变换的性质。容易看出比较简单的方法是利用变换的性质求逆。

有了这部分代码，可以进一步说明与验证该接口。cur_pose是机械臂基于基坐标系的位置和姿态，毫米和弧度为单位，即p_from参数。对于target_pose参...

以遨博I5机械臂为例，使用改进的Dh参数，在matlab机器人工具箱中进行验证，最后将变换矩阵T转为位置和姿态(欧拉角)。

以物理中「力」的角度来看待，我们通常会将「合力」分解为各个「分力」，来描述整个「合力」的影响。特征值分解便是将「矩阵」分解成各个方向的分量，通过对各个分量的刻画...

Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意...

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python主要依赖第三方库numpy,其中np.array和np.mat有区别，主要体现在：

刚体，顾名思义，是指本身不会在运动过程中产生形变的物体，如相机的运动就是刚体运动，运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化。刚体变换也称为欧式变换。