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自动驾驶-机器人-slam-定位面经和面试知识系列01之常考公式推导（01）

news 2025/9/14 17:44:32

李群李代数+扰动+bundle adjustment

这个博客系列会分为C++ STL-面经、常考公式推导和SLAM面经面试题等三个系列进行更新，基本涵盖了自己秋招历程被问过的面试内容（除了实习和学校项目相关的具体细节）。在知乎和牛客也会同步更新，全网同号（lonely-stone或者lonely_stone）。

1. 李群李代数基本运算

这部分比较基础（是slam十四讲内容），但是可以常看看。不需要记住具体转换，但是能更熟悉各种变量之间的关系（不要觉着很简单）（下面这张图是转载来自知乎博主，名字在图片右下角）
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2. 求导

这篇博客里的内容在slam十四讲都有，但是求导一般在面试中不会问，更多的还是问下面的扰动部分。
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3. 左右扰动模型+bundle adjustment

3.1 SO3扰动模型

扰动部分的相关推导计算就是一定要会的，这些在每家公司中的面试基本都是会问到或者手推的。
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3.2 光度误差：

可以看到，在梯度为0的地方，雅克比矩阵是为0的，对计算运动增量是没有任何贡献的，
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3.3 SE3左乘扰动+bundle adjustment

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