三角测量
在ＳＬＡＭ中我们用三角化估计像素点的距离。
$p_1,p_2$是像素点，$x_1,x_2$是两个特征点的归一化坐标。
满足：
$s_1x_1=s_2Rx_2+t$,我已知R,t求深度$s_1,s_2$。
对上式左乘$x_1^{wedge}$得：
$s_1x_1^{wedge}x_1 = 0 =s_2x_1^{wedge}Rx_2 + x_1^{wedge}t$
右侧可求得$s_2$，$s_1$容易求（为相对深度）。
三角测量
在ＳＬＡＭ中我们用三角化估计像素点的距离。
$p_1,p_2$是像素点，$x_1,x_2$是两个特征点的归一化坐标。
满足：
$s_1x_1=s_2Rx_2+t$,我已知R,t求深度$s_1,s_2$。
对上式左乘$x_1^{wedge}$得：
$s_1x_1^{wedge}x_1 = 0 =s_2x_1^{wedge}Rx_2 + x_1^{wedge}t$
右侧可求得$s_2$，$s_1$容易求（为相对深度）。