mean_acc_ += (cur_acc - mean_acc_) / N; N++;

这段代码是用于计算加速度的移动平均值。

首先，`mean_acc_` 是一个变量，用于保存之前的加速度平均值。

然后，`(cur_acc - mean_acc_) / N` 表示当前加速度 `cur_acc` 与之前的平均加速度 `mean_acc_` 的差值除以 `N`，其中 `N` 是一个计数器，表示当前已经处理的加速度数量。

接下来，`mean_acc_ += (cur_acc - mean_acc_) / N` 表示将计算得到的差值加到平均加速度 `mean_acc_` 上，以更新平均值。这里使用了 `+=` 运算符来实现累加。

最后，`N++` 用于递增计数器 `N`，表示已经处理了一个新的加速度值。

这段代码可以用于实时计算加速度的移动平均值，并且随着处理更多的加速度数据，平均值会逐渐趋近于整体的平均值。

相关问题

cov_acc_ = cov_acc_ * (N - 1.0) / N + (cur_acc - mean_acc_).cwiseProduct(cur_acc - mean_acc_) * (N - 1.0) / (N * N);N++

这段代码看起来是在计算累积的协方差。让我解释一下每个变量的含义：

- `cov_acc_` 是累积的协方差值。
- `N` 是样本数量。
- `cur_acc` 是当前样本的值。
- `mean_acc_` 是累积的均值。

根据代码，我们可以看到以下步骤：

1. `cov_acc_` 乘以 `(N - 1.0) / N`，这是为了将之前的累积协方差进行缩放，使其适应新样本的加入。
2. `(cur_acc - mean_acc_).cwiseProduct(cur_acc - mean_acc_)` 这一部分计算当前样本与均值的差值，并对每个元素进行平方。
3. 将上述结果乘以 `(N - 1.0) / (N * N)`，这是为了将差值平方的累积协方差进行缩放，使其适应新样本的加入。
4. 将上述结果加到 `cov_acc_` 中，以更新累积协方差。
5. `N` 自增。

总结起来，这段代码是为了计算累积的协方差，并将新样本的贡献加入其中。

if (imu_need_init_) { /// The very first lidar frame // 第一个激光雷达帧 IMUInit(meas, kf_state, init_iter_num_); imu_need_init_ = true; last_imu_ = meas.imu_.back(); state_ikfom imu_state = kf_state.get_x(); if (init_iter_num_ > MAX_INI_COUNT) { cov_acc_ *= pow(common::G_m_s2 / mean_acc_.norm(), 2); imu_need_init_ = false; cov_acc_ = cov_acc_scale_; cov_gyr_ = cov_gyr_scale_; LOG(INFO) << "IMU Initial Done"; fout_imu_.open(common::DEBUG_FILE_DIR("imu_.txt"), std::ios::out); } return; } Timer::Evaluate([&, this]() { UndistortPcl(meas, kf_state, *cur_pcl_un_); }, "Undistort Pcl");

这段代码是用于初始化激光雷达和惯性测单元（IMU）的。如果 `imu_need_init_` 为真，表示需要进行初始化操作。在初始化过程中，首先调用 `IMUInit` 函数对 IMU 进行初始化，然后将 `imu_need_init_` 设为假。接着，根据 `init_iter_num_` 的值来判断是否进行更多的初始化操作。如果 `init_iter_num_` 大于 `MAX_INI_COUNT`，则进行一些参数的调整，并将 `imu_need_init_` 设为假。最后，打开一个文件用于记录 IMU 数据，并返回。

在代码的最后，使用定时器 `Timer::Evaluate` 来计算执行 `UndistortPcl` 函数的时间，并传递相应的参数。