我从许多帧的姿势估计中获得了许多旋转矢量（当相机静止时），我想要最准确的测量方法。从理论上讲，我可以通过旋转矢量\矩阵\其他类型的数据求平均值吗？还是那是错的？ 另外，我怎么知道旋转向量\矩阵何时是异常值（即与所有其他值非常不同，可能是计算错误）？例如，在翻译矩阵中，我看到每个条目的厘米差异，并且可以有一个直观的阈值。是否有类似的轮换方式？
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使用术语“最准确”时，可能无法对旋转矩阵求平均，特别是不能。但是让我们重新开始：矩阵乘法，即旋转，不上下班。 ABC！= BAC！= CBA ...结果可以想象到的相距甚远。
就离群值而言：使用四元数代替旋转矩阵。首先，可以最大程度地减少计算步骤，从而提高性能，在线上有大量的实现。其次，通过在四元数上建立欧几里得范数，您可以很好地衡量异常值。
答案 1 :(得分：0)
如果要对“接近”的旋转进行平均，一种方法是，类似于说数字的平均值，寻求使“离散”最小的值。对于数字x []，均值是拟量值
disp = Sum{ i | sqr( x[i]-mean)}
因此对于旋转R []，我们可以求出旋转Q以最小化
disp = Sum{ i | Tr( (R[i]-Q)'*(R[i]-Q))}
对色散的特殊测量导致了一种计算Q的实用方法：
a /计算旋转的“均值矩阵”
M = Sum{ i | R[i] } /N
b /获取该SVD
M = U*D*V'
c /计算最接近M的旋转
Q = U*V'