g2o::make_unique

时间: 2023-10-01 20:04:22 浏览: 89
g2o是一个用于求解大规模非线性优化问题的C++库。make_unique是C++14中引入的一个函数模板,用于创建并返回一个std::unique_ptr对象,该对象拥有一个通过构造函数创建的动态分配的对象。 在g2o中,make_unique可能会用于创建g2o库中的各种类型的对象,并以std::unique_ptr的形式进行管理,以确保资源在不再需要时被正确释放。例如,可以使用g2o::make_unique<SomeType>(args...)来创建一个SomeType类型的对象,并将其封装在std::unique_ptr中返回。 需要注意的是,CSDN开发的AI并不具备实际的编程能力,因此它无法直接调用或执行任何代码。它只能提供一些关于技术和编程方面的基本知识和信息。如需更详细或具体的信息,建议参考g2o库的官方文档或相关资源。
相关问题

In function ‘void bundleAdjustmentG2O(const VecVector3d&, const VecVector2d&, const cv::Mat&, Sophus::SE3d&)’: /home/jerry/slambook2/ch7/pose_estimation_3d2d.cpp:319:10: error: ‘make_unique’ is not a member of ‘g2o’ 319 | g2o::make_unique<BlockSolverType>(g2o::make_unique<LinearSolverType>()));

在您的代码中,出现了一个错误,指示 g2o 中没有名为 'make_unique' 的成员。这是因为在较新的 g2o 版本中,'make_unique' 函数已经被移除。相反,您可以使用标准库中的 'std::make_unique' 函数来创建独立指针。 要解决此问题,请将 'g2o::make_unique' 更改为 'std::make_unique',并确保您的代码正确包含了 `<memory>` 头文件。 修改后的代码应如下所示: ```cpp std::unique_ptr<BlockSolverType> solver_ptr = std::make_unique<BlockSolverType>( std::make_unique<LinearSolverType>()); ``` 这样应该能够解决您遇到的问题。如果还有其他问题,请随时提问。

g2o::Edge_V_V_GICP的定义

g2o::Edge_V_V_GICP是g2o库中的一种图优化边,用于实现基于点云的非线性优化。它表示一个点云中的一个点与另一个点云中的一个最近邻点之间的约束。它的定义如下: ```C++ class Edge_V_V_GICP : public BaseBinaryEdge<3, Vector3, g2o::VertexPointXYZ, g2o::VertexPointXYZ> { public: EIGEN_MAKE_ALIGNED_OPERATOR_NEW Edge_V_V_GICP(); void computeError() override; void linearizeOplus() override; void setMeasurement(const Vector3 &m) override { _measurement = m; } virtual bool read(std::istream &is) override; virtual bool write(std::ostream &os) const override; private: Vector3 point2Point(const Vector3 &v1, const Vector3 &v2) { return v1 - v2; } }; ``` 其中,`BaseBinaryEdge<3, Vector3, g2o::VertexPointXYZ, g2o::VertexPointXYZ>`表示这是一个二元边,误差向量的维度为3,误差向量类型为Vector3,连接的两个顶点类型均为g2o::VertexPointXYZ。`computeError()`和`linearizeOplus()`分别用于计算误差和线性化误差,`setMeasurement()`用于设置观测值,`read()`和`write()`用于文件读写。`point2Point()`函数用于计算两个点之间的距离。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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