eigen::Vector2d

时间: 2023-05-18 09:03:29 浏览: 152
AS

Vector2D.as

eigen::Vector2d是Eigen库中的一个向量类型，表示一个二维向量。它包含两个元素，分别表示向量在x和y方向上的分量。可以使用以下代码定义一个eigen::Vector2d向量： Eigen::Vector2d v(1.0, 2.0); 这将创建一个向量v，其x分量为1.0，y分量为2.0。
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Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Affine>乘以Eigen::Vector2d p_a和 R_AB * [x_a, y_a]^T + T_AB是一样的吗

因此，Eigen::Transform, 2, Eigen::Affine> * Eigen::Vector2d p_a 表示将向量 p_a 进行仿射变换后得到的新点。 而 R_AB * [x_a, y_a]^T + T_AB 是一个刚体变换，其中 R_AB 表示旋转矩阵，[x_a, y_a]^T 是一个列...

eigen::Vector2d/dt

这个表达式应该是指 eigen::Vector2d 类型的对象对时间的导数。其中 eigen::Vector2d 是 Eigen 库中的一种二维向量类型，表示一个具有两个分量的向量。/dt 则表示对时间求导数的操作，通常用于物理或数学上的...

如何解析Eigen::Vector2d

Eigen::Vector2d 是 Eigen 库中的一个类，表示一个大小为2的向量，即二维向量。其中，d 表示数据类型为双精度浮点数（double）。 解析 Eigen::Vector2d 的具体方法如下： 1. 头文件引入 在使用 Eigen::Vector2d ...

eigen::vector2d初始化

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Eigen::Vector4d v3 = Eigen::Vector4d::Zero ();

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static ceres::CostFunction* CreateAutoDiffCostFunction( const double scaling_factor, const Eigen::Vector2d& target_translation) { return new ceres::AutoDiffCostFunction<TranslationDeltaCostFunctor2D, 2 /* residuals */, 3 /* pose variables */>( new TranslationDeltaCostFunctor2D(scaling_factor, target_translation)); }

TranslationDeltaCostFunctor2D类是一个具体的代价函数实现，它继承自ceres::SizedCostFunction，重载了Evaluate方法，用于计算残差和雅可比矩阵。 在函数实现中，使用了C++11中的匿名对象和智能指针，可以...

如何求 Eigen::Vector3d 表示的 2d 位姿的相对关系

Eigen::Isometry2d relative_pose = Eigen::Isometry2d::Identity(); relative_pose.rotate(Eigen::Rotation2Dd(theta)); relative_pose.translation() = t1; relative_pose.translate(v); 这样就可以得到从 $p...

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T.translate(Eigen::Vector2d(tx, ty)); T.rotate(Eigen::Rotation2Dd(theta)); 其中，translate() 函数表示平移变换，rotate() 函数表示旋转变换，Eigen::Rotation2Dd(theta) 表示绕原点旋转 θ 角度的旋转...

从C++ Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Affine> 对象获取坐标x,y和角度yaw

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我有一个点在坐标系a下，a在坐标系b的表达为B，b在c中的表达为C,求点在c中坐标，用Eigen::Transform<double, 2, Eigen::Affine>

Eigen::Vector2d point_a(x_a, y_a); // 定义坐标系 a 到坐标系 b 的变换矩阵 Eigen::Transform, 2, Eigen::Affine> transform_a_to_b; transform_a_to_b.setIdentity(); transform_a_to_b.translate(translation_b...

Eigen::Matrix4f数据结构

例如，Eigen::Vector2d表示一个2维的双精度浮点数向量，Eigen::Affine3d表示一个3D仿射变换矩阵。在C++中，我们可以使用Eigen库的容器类，如std::map，来存储Eigen库中的数据类型，如Eigen::Vector4f。在定义容器时...

它的具体实现是这样的，再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

接下来，函数会初始化两个 Eigen::MatrixXd 类型的矩阵 affine_inequality 和 affine_boundary，用于存储边界约束的系数和边界值。 然后，函数会遍历传入的 t_coord（曲线参数）、angle（角度）、ref_...

for (int camera_index = 0; camera_index < this->m_safe_camera_list.size(); ++camera_index) { camera* cam = &(this->m_safe_camera_list[camera_index]); if (cam->m_is_exter_calib_check_mark == true) { // as a Internal reference K of the camera, the K-1 is : // 1/ax 0 -px/ax // 0 1/ay -py/ay // 0 0 1 Eigen::Matrix3f invk; invk.setIdentity(); invk(0, 0) = 1.0 / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(0, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(0, 2) / cam->m_inter_calib(0, 0); invk(1, 1) = 1.0 / cam->m_inter_calib(1, 1); invk(1, 2) = -1.0 * cam->m_inter_calib(1, 2) / cam->m_inter_calib(1, 1); Eigen::Vector3f tmp_t_verts = cam->m_exter_calib.topRightCorner(3, 1); Eigen::Matrix3f tmp_inv_r_mat= cam->m_exter_calib.topLeftCorner(3, 3).transpose(); Eigen::Vector3f tmp_root_point = -tmp_inv_r_mat * tmp_t_verts; for (int pose_index = 0; pose_index < cam->m_2D_pose_list.size(); ++pose_index) { Eigen::MatrixXf pose = cam->m_2D_pose_list[pose_index]; // check the pose's Confidence, if all the joints's confidiance is smaller than the gain, drop out float confidence = pose.row(2).maxCoeff(); if (confidence < this->m_joint_confidence_gian) { continue; }; my_radials tmpradials; tmpradials.m_2d_pose = pose; tmpradials.m_root_point = tmp_root_point; tmpradials.m_radials_points = (invk * pose.topRows(2).colwise().homogeneous()).colwise().normalized(); tmpradials.m_radials_points = tmp_inv_r_mat * tmpradials.m_radials_points; tmpradials.m_3d_pose_ID = -1; tmpradials.m_camera_index = camera_index; tmpradials.m_poes_index = pose_index; tmpradials.m_pose_confidence = pose.row(2).leftCols(7).sum(); this->m_3d_radials.push_back(tmpradials); } } }

- 构建一个名为 tmpradials 的结构体，存储该姿态的相关信息，包括姿态的 2D 坐标、3D 坐标、相机索引、姿态索引等； - 将 tmpradials 添加到名为 m_3d_radials 的结构体列表中。 整个代码的作用是将相机的 2D ...
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Eigen::Matrix2d A; // 创建一个2x2的动态大小矩阵 A.setIdentity(); // 设置为单位矩阵 Eigen::VectorXd b(2); // 创建一个2维动态大小的向量 b , 2; // 初始化向量 Eigen::VectorXd x = A....

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