1 矩阵基本运算简介 Eigen重载了+,-,*运算符.同时提供了一些方法如dot(),cross()等.对于矩阵类的运算符重载只支持线性运算,比如matrix1*matrix2是矩阵相乘,当然必须要满足矩阵乘法规则.对于向量和标量的加法(vector+scalar)这里并不支持,关于非线性运算这里暂不介绍. 2 加减运算 矩阵加减运算中必须要保证左右矩阵的行列对应相等.此外更重要的一点是,矩阵的类型也必须一致,这里的矩阵运算并不支持隐式的类型转换.矩阵运算中重载的运算符有: 二元运算符+:a+

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

Eigen Matrix 详解 在Eigen中,所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象,Vectors 只是一种特殊的矩阵,行或者列为1. Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数,现在我们了解前三个足够.剩下的三个参数都有默认值,后面会探讨,现在不管他. Matrix 的三个强制的模板参数: Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scal

特征矩阵联合相似对角化算法[1]. Cardoso于1993年提出的盲信号分离具有代表性的一种算法.是一种基于四阶累积量特征矩阵近似联合对角化盲分离算法.该算法将目标函数最大化问题等价于一组四阶累积量矩阵的特征矩阵的联合对角化问题,不仅大大简化了算法的计算复杂度,同时还有效提高了算法的分离性能. 原理 JADE算法原理就是将白化后的混合信号的四阶累积量矩阵(或二阶相关矩阵)通过U变换,压缩为一个对角矩阵,从而求解酉矩阵U. 白化 信号模型如式x(t) = As(t)所示,源信号之间相互统计独立.

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

// // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quaterniond(w,x,y,z) W 在前!!! * 实现:输出四元素对应的旋转矩阵,旋转矩阵的转置, * 旋转矩阵的逆矩阵,旋转矩阵乘以自身的转置,验证旋转矩阵的正交性 * Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量: * Vector3.Normaliz

Matrix,中文里叫矩阵,高等数学里有介绍,在图像处理方面,主要是用于平面的缩放.平移.旋转等操作. 首先介绍一下矩阵运算.加法和减法就不用说了,太简单了,对应位相加就好.图像处理,主要用到的是乘法.下面是一个乘法的公式: 在Android里面,Matrix由9个float值构成,是一个3*3的矩阵.如下图. 没专业工具,画的挺难看.解释一下,上面的sinX和cosX,表示旋转角度的cos值和sin值,注意,旋转角度是按顺时针方向计算的.translateX和translateY表示x和y的平

引言: 无意间看到国外一个网站写的Matrix类,实现了加减乘除基本运算以及各自的const版本等等,功能还算比较完善,,于是记录下来,以备后用: #ifndef MATRIX_H #define MATRIX_H #include <iostream> #include <functional> #include <algorithm> using namespace std; template <size_t Rows,size_t Cols,typename

Eigen库矩阵运算使用方法 Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧: ——Core 有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作. ——Geometry 几何学的类,有关转换.平移.进位制.2D旋转.3D旋转(四元组和角轴相关) ——LU 逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU) ——Cholesky 包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法. (小科普:Chole

首先熟悉Eigen库的用途,自行百度. 引入头文件: // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> 定义变量: Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix,它是一个模板类. 它的前三个参数为:数据类型,行,列 Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型,不过底层仍是Eigen::Matrix 例如: Eigen::Matrix<, >

参考博客:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/8734346.html 1. 数据类型报错 /home/wy/workdir/slambook/ch3/useEigen/build> make -j2 Scanning dependencies of target eigenMatrix [ %] Building CXX object CMakeFiles/eigenMatrix.dir/eigenMatrix.cpp.o In :, from /home/wy/

理论部分请看 :三维空间刚体运动 一.Eigen的使用 首先安装 Eigen: sudo apt-get install libeigen3-dev 一般都安装在 /usr/include/eigen3/ 中 代码: #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; //Eigen 部分 #include <Eigen/Core> //稠密矩阵的代数运算 #include <Eigen/Dense&

g2o使用的一个备忘 位姿已知,闭环的帧已知,进行图优化. #include "stdafx.h" #include <vector> #include "PointXYZ.h" #include "Annicp.h" #include <Eigen/Dense> #include "OptimizeHelper.h" #include "g2o/types/icp/types_icp.h&q

rovio是一个紧耦合,基于图像块的滤波实现的VIO. 他的优点是:计算量小(EKF,稀疏的图像块),但是对应不同的设备需要调参数,参数对精度很重要.没有闭环,没有mapping thread.经常存在误差会残留到下一时刻. 我试了一些设备,要是精度在几十厘米,设备运动不快的,一般摄像头加一般imu,不是硬件同步就是正常的rostopic 发布的时间,也能达到. 代码主要分为EKF实现的部分,和算法相关的部分,EKF是作者自己写的一个框架.先分析EKF代码 lightweight_filteri

C++学习笔记--大杂烩                                                         by方阳 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7103529.html  摘要:这篇博客主要记录学习C++11的一些好方法,离写完还有很久,所以这篇博客会不定时更新,希望多多关注!博客最后有这个笔记的百度云链接! 1.  命名空间 使用命名空间,最好是分别引入,需要用哪个引用哪个

题目回顾: 一般解线性方程Ax=b有哪几种做法?你能在Eigen中实现吗? 解: 线性方程组Ax = b的解法 : 1.直接法:(1,2,3,4,5) 2.迭代法:如Jacobi迭代法(6) 其中只有2 3方法不要求方程组个数与变量个数相等 下面简略说明下Jacobi迭代算法:由迭代法求解线性方程组的基本思想是将联立方程组的求解归结为重复计算一组彼此独立的线性表达式,这就使问题得到了简化,类似简单迭代法转换方程组中每个方程式可得到雅可比迭代式迭代法求解方程组有一定的局限性,比如下面Jacobi函

为什么检查视差 VINS里为了控制优化计算量,在实时情况下,只对当前帧之前某一部分帧进行优化,而不是全部历史帧.局部优化帧的数量就是窗口大小.为了维持窗口大小,需要去除旧的帧添加新的帧,也就是边缘化 Marginalization.到底是删去最旧的帧(MARGIN_OLD)还是删去刚刚进来窗口倒数第二帧(MARGIN_SECOND_NEW),就需要对当前帧与之前帧进行视差比较,如果是当前帧变化很小,就会删去倒数第二帧,如果变化很大,就删去最旧的帧. VINS 里把特征点管理和检查视差放在了同一个

Python是一种面向对象的,动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,适合于完成各种高层任务.它既可以用来快速开发程序脚本,也可以用来开发大规模的软件. 随着NumPy.SciPy.Matplotlib.Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算.绘制高质量的2D和3D图像.与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门通用的程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持.虽然MATLAB

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,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>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2

关节空间 VS 操作空间 关节空间与操作空间轨迹规划流程图如下(上标$i$和$f$分别代表起始位置initial和目标位置final): 在关节空间内进行轨迹规划有如下优点: 在线运算量更小,即无需进行机器人的逆解或正解解算 不受机器人奇异构型影响 可以根据机器人或驱动器手册直接确定最大速度或力矩 其缺点是对应操作空间的轨迹无法预测,增加了机械臂与环境碰撞的可能.例如,考虑下面的二连杆机构,关节运动的限制为:$0^{\circ} \le \theta_1 \le 180^{\circ}$,$0^

1.MSF_Core的三个函数:ProcessIMU.ProcessExternallyPropagatedState和AddMeasurement MSF_Core维护了状态队列和观测值队列,这里需要结合论文思考这个状态队列的作用. ProcessIMU方法: template<typename EKFState_T> void MSF_Core<EKFState_T>::ProcessIMU( const msf_core::Vector3& linear_accele