imuState<S> imu_state_; std::vector<camState<S>> cam_states_;
时间: 2024-04-27 12:20:57 浏览: 22
这是一段 C++ 代码,其中定义了一个模板类,类名为 imuState,模板参数 S 表示数据类型。类中有两个成员变量:一个 imuState 类型的 imu_state_,一个 vector 类型的 cam_states_。
imuState 表示 IMU 的状态,camState 表示相机的状态。因此,imu_state_ 存储了 IMU 的状态信息,cam_states_ 存储了相机的状态信息。具体的状态信息需要查看更多代码才能确定。
相关问题
imuState<S> imu_state_; std::vector<camState<S>> cam_states_; std::vector<camState<S>> pruned_states_; std::vector<Vector3<S>, Eigen::aligned_allocator<Vector3<S>>> map_; imuState<S> imu_state_; std::vector<camState<S>> cam_states_; std::vector<camState<S>> pruned_states_; std::vector<Vector3<S>, Eigen::aligned_allocator<Vector3<S>>> map_;
这是一段 C++ 代码,其中定义了一个模板类,类名为 imuState,模板参数 S 表示数据类型。类中有四个成员变量:一个 imuState 类型的 imu_state_,一个 vector 类型的 cam_states_,一个 vector 类型的 pruned_states_,以及一个 vector 类型的 map_,其中 map_ 的元素类型为 Vector3<S>,并使用 Eigen 库的 aligned_allocator。
这个类的具体实现需要查看更多代码。
Camera<S> camera_; // 相机类 noiseParams<S> noise_params_; // 噪声参数类 MSCKFParams<S> msckf_params_; // MSCKF参数类 // prunedStates; std::vector<featureTrack<S>> feature_tracks_; std::vector<size_t> tracked_feature_ids_; std::vector<featureTrackToResidualize<S>> feature_tracks_to_residualize_; size_t num_feature_tracks_residualized_; std::vector<size_t> tracks_to_remove_; size_t last_feature_id_; imuState<S> imu_state_; std::vector<camState<S>> cam_states_; std::vector<camState<S>> pruned_states_; std::vector<Vector3<S>, Eigen::aligned_allocator<Vector3<S>>> map_; Matrix<S, 15, 15> imu_covar_; MatrixX<S> cam_covar_; Matrix<S, 15, Dynamic> imu_cam_covar_; std::vector<S> chi_squared_test_table; Vector3<S> pos_init_; Quaternion<S> quat_init_; Matrix<S, 15, 15> F_; Matrix<S, 15, 15> Phi_; Matrix<S, 15, 12> G_; MatrixX<S> P_;
这段代码看起来像是一个多传感器状态估计器,其中包含相机类、噪声参数类、MSCKF参数类等,同时也有保存特征跟踪、IMU状态、相机状态、地图、以及各种协方差矩阵等。其中的imu_cam_covar_可能是IMU和相机之间的协方差矩阵,而chi_squared_test_table可能是卡方检验表。请问这个多传感器状态估计器是用来做什么的?