http://cherishlc.iteye.com/blog/2116800 Map类 是 矩阵库Eigen中用来将内存数据 映射为 任意形状的矩阵的类.…

Map类用于通过C++中普通的连续指针或者数组 (raw C/C++ arrays)来构造Eigen里的Matrix类,这就好比Eigen里的Matrix类的数据和raw C++array 共享了一片地址,也就是引用. 1. 比如有个API只接受普通的C++数组,但又要对普通数组进行线性代数操作,那么用它构造为Map类,直接操作Map就等于操作了原始普通数组,省时省力.2. 再比如有个庞大的Matrix类,在一个大循环中要不断读取Matrix中的一段连续数据,如果你每次都用block opera…

1. 数组转化为Eigen::Matrix ]; cout << "colMajor matrix = \n" << Map<Matrix3i>(array) << endl; // map a contiguous array as a column-major matrix cout << , , RowMajor>>(array) << endl; // map a contiguous arra…

博客转载自:https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515 Eigen是可以用来进行线性代数.矩阵.向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法.它的License是MPL2.它支持多平台.Eigen采用源码的方式提供给用户使用,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用.之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用. 矩阵的定义:Ei…

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! ## 小白:师兄,上一次将的g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>真的很清晰,我现在再去看g2o的那些优化的部分,基本都能看懂了呢! 师兄:那太好啦,以后多练习练习,加深理解 小白:嗯,我开始编程时,发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂,光看十四讲里面,就有好几种不同的定义,完全懵圈状态...师兄,能否帮我捋捋思路啊 师兄:嗯,你说的没错,入门的时候确实感觉很乱,我最初也是花了些时间…

这里有个感觉,就是百川汇海.即IMU数据和相机的消息数据都汇集到msf_core进行处理.接上一篇, 1. 查看IMUHandler_ROS::IMUCallback和IMUHandler_ROS::StateCallback回调函数. MUHandler_ROS::IMUCallback,传入的消息sensor_msgs::ImuConstPtr. void IMUCallback(const sensor_msgs::ImuConstPtr & msg) { static int lasts…

VINS-mono详细解读 极品巧克力 前言 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程…

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

1. 第一步初始化imu外参(可以从参数文档中读取,也可以计算出),VINS中处理如下: # Extrinsic parameter between IMU and Camera. estimate_extrinsic: # Have an accurate extrinsic parameters. We will trust the following imu^R_cam, imu^T_cam, don't change it. # Have an initial guess about e…

ORB-SLAM中优化使用g2o库,先复习一下g2o的用法,上类图 其中SparseOptimizer就是我们需要维护的优化求解器,他是一个优化图,也是一个超图(包含若干顶点和一元二元多元边),怎样定义图的顶点(优化变量_estimate)和边(误差项_error)是用户需要考虑的问题,可以从g2o/types查找是否已经有定义好的顶点或边,若没有,需要自己去实现. 自己实现的时候注意,基本都是去继承BaseVertex<D,T>; BaseUnaryEdge<D,E,VertexXi&…