Eigen::Vector3f vec3f(1.0f, 2.0f, 3.0f);float z = vec3f[2];

时间: 2024-03-01 13:53:29 浏览: 19
这段代码定义了一个 `Eigen::Vector3f` 类型的向量 `vec3f`,并从中获取了第三个元素(下标从 0 开始),即向量的 z 分量。正确的代码如下: ```cpp Eigen::Vector3f vec3f(1.0f, 2.0f, 3.0f); // 定义 Eigen::Vector3f 类型的向量 vec3f,初始化为 (1.0f, 2.0f, 3.0f) float z = vec3f[2]; // 获取 vec3f 的第三个元素,即 z 分量 ``` 其中,`vec3f[2]` 表示获取 `vec3f` 的第三个元素,即 z 分量,将其赋值给变量 `z`。最终,变量 `z` 的值为 3.0f。需要注意的是,使用下标访问向量元素是一种简便的方式,但并不是最优的方式。在实际应用中,最好使用 `x()`, `y()`, `z()` 等方法来访问向量的分量,这样可以提高代码的可读性和可维护性。
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Eigen::Vector3f vec3f(1.0f, 2.0f, 3.0f);float z = vec3f.z();

这段代码定义了一个 `Eigen::Vector3f` 类型的向量 `vec3f`,并使用 `z()` 方法获取了向量的 z 分量。正确的代码如下: ```cpp Eigen::Vector3f vec3f(1.0f, 2.0f, 3.0f); // 定义 Eigen::Vector3f 类型的向量 vec3f,初始化为 (1.0f, 2.0f, 3.0f) float z = vec3f.z(); // 获取 vec3f 的 z 分量,将其赋值给变量 z ``` 其中,`vec3f.z()` 表示获取 `vec3f` 的 z 分量,将其赋值给变量 `z`。最终,变量 `z` 的值为 3.0f。使用 `x()`, `y()`, `z()` 等方法来访问向量的分量可以提高代码的可读性和可维护性,推荐使用。

Eigen::Vector3f 转std::vector<float>

可以使用Eigen库自带的Map函数将Eigen::Vector3f对象转换为std::vector<float>类型,代码如下: ```c++ #include <iostream> #include <vector> #include <Eigen/Core> int main() { Eigen::Vector3f vec3f(1.23f, 2.34f, 3.45f); std::vector<float> vec; vec.resize(3); Eigen::Map<Eigen::Vector3f>(&vec[0]) = vec3f; for (auto i : vec) { std::cout << i << ", "; } std::cout << std::endl; return 0; } ``` 输出结果为: ``` 1.23, 2.34, 3.45, ``` 其中,Eigen::Map模板类用于将Eigen库中的对象映射到其他数据类型的对象上,这里将Eigen::Vector3f对象映射到一个std::vector<float>类型的对象上。注意,在使用Eigen::Map时,需要保证目标对象的内存空间已经分配,否则会引发未定义的行为。

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void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

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