Eigen::Vector3d ea0(Eular[1] * M_PI / 180.0, Eular[0] * M_PI / 180.0, Eular[2] * M_PI / 180.0); Eigen::Matrix3d R; R = Eigen::AngleAxisd(ea0[0], ::Eigen::Vector3d::UnitX()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[1], ::Eigen::Vector3d::UnitY()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[2], ::Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::Quaterniond q; q = R;

时间: 2024-02-29 10:57:04 浏览: 272
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eigen-eigen-07105f7124f9.rar_eigen 库_eigen库

这段代码是通过欧拉角计算得到旋转矩阵，然后将旋转矩阵转换为四元数。首先，通过Eular数组表示欧拉角，将角度值转换成弧度值并用Eigen::Vector3d类型的变量ea0存储。接着，通过Eigen::AngleAxisd()函数将欧拉角转换成旋转矩阵R。最后，通过Eigen::Quaterniond()函数将旋转矩阵R转换成四元数q。
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Eigen是一个高效的C++模板库，用于线性代数运算，特别适用于数值密集型计算。在这个系列的第一篇文章中，我们将深入探讨Eigen中的Matrix类，这是该库的核心组件，用于表示矩阵和向量。 Matrix类是Eigen库的基础类型...

igen::Vector3d ea0(Eular[1] * M_PI / 180.0, Eular[0] * M_PI / 180.0, Eular[2] * M_PI / 180.0); Eigen::Matrix3d R; R = Eigen::AngleAxisd(ea0[0], ::Eigen::Vector3d::UnitX()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[1], ::Eigen::Vector3d::UnitY()) * Eigen::AngleAxisd(ea0[2], ::Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::Quaterniond q; q = R;

首先定义了一个Vector3d类型的变量ea0，用来存储欧拉角。然后将欧拉角的值（单位为度）转换为弧度并存储在ea0中。接着定义了一个Matrix3d类型的变量R，用来存储旋转矩阵。通过Eigen::AngleAxisd()函数，依次绕X、Y、...

( M_PI/4, Eigen::Vector3d ( 0,0,1 )

Eigen::Vector3d rotation_axis(0, 0, 1); // 旋转轴为Z轴 double rotation_angle = M_PI / 4; // 旋转角度为45度(π/4) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(rotation_angle, rotation_axis); // 创建旋转向量 ...

rotation_vector ( M_PI/4, Eigen::Vector3d ( 0,0,1 ) )

Vector3d rotation_axis(0, 0, 1); double rotation_angle = M_PI / 4; AngleAxisd rotation_vector(rotation_angle, rotation_axis); // 输出旋转向量的四元数形式 Quaterniond q(rotation_vector); cout ...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud( const Eigen::Tensor<Scalar, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, Scalar x_o, Scalar y_o, Scalar x_i, Scalar y_i, Scalar R_o, Scalar R_i, Scalar z_critical) { const int range_z = data_crop.dimension(2); const Scalar K_o = R_o * R_o / range_z; const Scalar K_i = R_i * R_i / range_z; Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> cropped_data = data_crop.cast<uint8_t>(); for (int z = 0; z < range_z; z++) { const Scalar r_o = std::sqrt(z * K_o); auto data_layer = cropped_data.chip(z, 2); const Scalar d_o = std::sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o); const Scalar d_i = std::sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i); const Scalar r_i = (z < z_critical) ? 0 : std::sqrt(z * K_i); data_layer = data_layer * ((d_o <= r_o) && (d_i > r_i)).template cast<uint8_t>(); } return cropped_data; } 参数改为int

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud( const Eigen::Tensor, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, int x_o, int y_o, int x_i, int y_i, int R_o, int R_i, int z_critical) { const ...

Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> crop_pointcloud(Eigen::Tensor<uint8_t, 3, Eigen::RowMajor> data_crop, float x_o, float y_o, float x_i, float y_i, float R_o, float R_i, int z_critical) { int range_z = data_crop.dimension(2); float K_o = R_o * R_o / range_z; float K_i = R_i * R_i / range_z; for (int z=0; z<range_z; z++) { float r_o = sqrt(z * K_o); Eigen::Tensor<uint8_t, 2, Eigen::RowMajor> data_layer = data_crop.chip(z, 2); float d_o = sqrt(x_o * x_o + y_o * y_o); float d_i = sqrt(x_i * x_i + y_i * y_i); float r_i = (z < z_critical) ? 0 : sqrt(z * K_i); data_crop.chip(z, 2) = (d_o > r_o || d_i <= r_i).select(0, data_layer); } return data_crop; } 检查代码

这段代码使用了Eigen库对输入的3D张量（tensor）进行裁剪操作，其中包含以下参数： - data_crop：输入的3D张量，类型为uint8_t，表示点云数据 - x_o, y_o：圆形外圈的圆心坐标 - x_i, y_i：圆形内圈的圆心坐标 - R_...

//! @brief Helper to convert common ROS geometry_msgs::Vector3 to Eigen::Vector3d inline Eigen::Vector3d to_eigen(const geometry_msgs::Vector3 r) { return Eigen::Vector3d(r.x, r.y, r.z); }

这是一个C++的inline函数，用于将ROS的geometry_msgs::Vector3类型转换为Eigen库的Vector3d类型。它接受一个geometry_msgs::Vector3类型的参数r，并将其x、y、z三个分量分别赋值给Vector3d的x、y、z成员。最后返回一...

vector<double>&local_x,vector<double>&local_y,vector<double> &local_yaw,int local_point_id) { //double yaw_change=azimuthAngle(x_orignal[local_point_id+keep_point],y_orignal[local_point_id+keep_point], //x_target[local_point_id+keep_point+chang_lane_point],y_target[local_point_id+keep_point+chang_lane_point]); double dx=x_target[local_point_id+keep_point+chang_lane_point]-x_orignal[local_point_id+keep_point]; // keep_point--生成局部路径前的保持距离 double dy=y_target[local_point_id+keep_point+chang_lane_point]-y_orignal[local_point_id+keep_point]; Eigen::Matrix3d axis_rotation; axis_rotation = Eigen::AngleAxisd(yaw_orignal[local_point_id+keep_point], Eigen::Vector3d::UnitZ()) * Eigen::AngleAxisd(0, Eigen::Vector3d::UnitY()) * Eigen::AngleAxisd(0, Eigen::Vector3d::UnitX()); Eigen::Vector3d local_axis_loc(dx, dy, 0); auto local_axis_point=axis_rotation.inverse()*local_axis_loc; double local_angle=abs(atan((local_axis_point[0])/(local_axis_point[1]))); double xxx=local_axis_point[0]; double yyy=local_axis_point[1]; double x_average=local_axis_point[0]/(chang_lane_point+1); if (local_angle>M_PI_2) local_angle=M_PI-local_angle; else if (local_angle<-M_PI_2) local_angle=M_PI+local_angle; double change_rate_angle=(M_PI_2-local_angle)/(chang_lane_point+1)*2; if(x_target[local_point_id+keep_point+chang_lane_point]-x_orignal[local_point_id+keep_point]==0) { return false; }

这段代码是一个函数，接受一些参数并返回一个布尔值。函数的目的似乎是计算一些局部路径相关的值。在代码中，它首先计算了一些坐标和角度的差异，并使用旋转矩阵将坐标转换到局部坐标系中。然后，它计算了一些角度和...

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;

1. 首先，从相机的外参数矩阵（3x4）中取出右上角的3x1矩阵，即相机的平移向量tmp_t_verts。 2. 然后，从相机的外参数矩阵中取出左上角的3x3矩阵，即相机的旋转矩阵，并对其进行转置操作，得到tmp_inv_r_mat。 3. ...

Eigen::Vector3f p_0(2,3, 4); Eigen::Vector3f p_2; Eigen::Vector3f p_3; p_2 = tracking_frame.lidar2origin_trans * p_0; p_3 = tracking_frame.lidar2origin_trans.inverse() * p_2; for (int i = 0; i <3;i++) { std::cout<< p_2[i] << " "<< p_3[i]; }

这段代码使用了Eigen库中的Vector3f类来进行3D向量的计算。首先定义了一个名为p_0的Vector3f对象，表示一个三维向量(2,3,4)。接着又定义了两个空的Vector3f对象p_2和p_3。然后通过将p_0乘以一个变换矩阵tracking_...

//! @brief Helper to convert common ROS geometry_msgs::Point to Eigen::Vector3d inline Eigen::Vector3d to_eigen(const geometry_msgs::Point r) { return Eigen::Vector3d(r.x, r.y, r.z); }

这是一个 C++ 的辅助函数，用于将 ROS 中的 geometry_msgs::Point 类型转换为 Eigen::Vector3d 类型。ROS 中的 geometry_msgs::Point 类型是一个三维空间中的点，包含 x、y、z 三个值，而 Eigen::Vector3d 类型也是...

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

函数接受一个时间段的索引（idx_duration），一个存储Box对象的向量（vec_box），一个存储Eigen矩阵的向量（vec_cova），以及一个布尔变量（is_replay_frame）作为参数。 首先，函数清空vec_box和vec_cova两个向量...

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_...

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans；lidar2origin_trans<<0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1;Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; 输出p_1的值

具体来说，如果p_0的值为(184.147, 24.2497, 1)，lidar2origin_trans的值为： 0.914117 -0.405448 144.865 0.405448 0.914117 17.0299 0 0 1 则通过lidar2origin_trans的逆变换，我们可以将p_0从Lidar...

Eigen::Matrix3d m; Eigen::Vector3d zaxis(0., 0., 1.); Eigen::Vector3d tmpvec(vx + x_shakingLen, vy + y_shakingLen, vz); tmpvec.normalize(); tmpvec = camere2end * tmpvec; tmpvec = m2 * tmpvec; Eigen::Vector3d xaxis = zaxis.cross(tmpvec); xaxis.normalize(); Eigen::Vector3d yaxis = tmpvec.cross(xaxis); yaxis.normalize(); m(0, 0) = xaxis(0); m(0, 1) = yaxis(0); m(0, 2) = tmpvec(0); m(1, 0) = xaxis(1); m(1, 1) = yaxis(1); m(1, 2) = tmpvec(1); m(2, 0) = xaxis(2); m(2, 1) = yaxis(2); m(2, 2) = tmpvec(2); // 最终位姿四元数 Eigen::Quaterniond quaternion2(m); 这个怎么就能生成姿态了

首先，根据给定的z轴方向(0, 0, 1)和一个经过处理的临时向量tmpvec，计算出x轴和y轴的方向。然后，通过将这些方向和临时向量组合成一个3x3的矩阵m，最后使用该矩阵构造一个四元数(quaternion2)来表示最终的姿态。 ...

Eigen::Vector3f p_0(184.147, 24.2497, 1); Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans(0.914117, -0.405448, 144.865, 0.405448, 0.914117, 17.0299 , 0 , 0 , 1);Eigen::Vector3f p_1 = lidar2origin_trans.inverse() * p_0; std::cout<<p1[0] << " " << p_1[1];

这段代码是用于将一个在Lidar坐标系下的点p_0，通过lidar2origin_trans矩阵的逆变换，转换到原点坐标系下的点p_1。其中，lidar2origin_trans是一个3x3的矩阵，包含了Lidar坐标系到原点坐标系的变换信息。p_1的计算...

Eigen::Vector3f temp_in; temp_in << 1, 1, 1;Eigen::Matrix3f lidar2origin_trans = Eigen::Matrix3f::Identity();Eigen::Vector3f local_pos = lidar2origin_trans * temp_in; local_pos 转temp_in

要将 local_pos 转换回 temp_in，可以使用以下代码： ...Eigen::Vector3f temp_out = lidar2origin_trans.inverse() * local_pos; 这将使用 lidar2origin_trans 的逆矩阵将 local_pos 转换回 temp_in。

/** * @brief Convert euler angles to quaternion. */ Eigen::Quaterniond quaternion_from_rpy(const Eigen::Vector3d &rpy);

Eigen::AngleAxisd rollAngle(roll, Eigen::Vector3d::UnitX()); Eigen::AngleAxisd pitchAngle(pitch, Eigen::Vector3d::UnitY()); Eigen::AngleAxisd yawAngle(yaw, Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::...

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