Eigen::Vector3f eulerAngle(-det.yaw, 0.0, 0.0); Eigen::AngleAxisf rollAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(2), Eigen::Vector3f::UnitX())); Eigen::AngleAxisf pitchAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(1), Eigen::Vector3f::UnitY())); Eigen::AngleAxisf yawAngle(Eigen::AngleAxisf(eulerAngle(0), Eigen::Vector3f::UnitZ())); const Eigen::Quaternionf bboxQ1(yawAngle * pitchAngle * rollAngle); Eigen::Vector4f q = bboxQ1.coeffs();
时间: 2024-04-28 16:23:42 浏览: 9
这段代码使用了Eigen库中的Vector3f和Quaternionf类,用于计算欧拉角和四元数。具体来说,它将欧拉角(-det.yaw, 0.0, 0.0)分别绕x、y、z轴旋转,得到对应的三个旋转矩阵rollAngle、pitchAngle、yawAngle,再将它们按照z-y-x顺序相乘,得到最终的旋转矩阵bboxQ1。最后,将bboxQ1转换为四元数,并存储在q中。这段代码可能是用于姿态估计或者物体位姿计算等领域。
相关问题
Eigen::Vector3f 转Eigen::VectorXd
将Eigen::Vector3f转换为Eigen::VectorXd,可以使用VectorXd的构造函数,例如:
```
Eigen::Vector3f vec3f(1.0f, 2.0f, 3.0f);
Eigen::VectorXd vecXd(vec3f.size());
vecXd << vec3f(0), vec3f(1), vec3f(2);
```
也可以使用cast()方法将Vector3f转换为Vector3d,然后使用VectorXd的构造函数将其转换为VectorXd,例如:
```
Eigen::Vector3f vec3f(1.0f, 2.0f, 3.0f);
Eigen::Vector3d vec3d = vec3f.cast<double>();
Eigen::VectorXd vecXd(vec3d.size());
vecXd << vec3d(0), vec3d(1), vec3d(2);
```
注意,这里的VectorXd需要指定大小,大小应该与Vector3d相同。
Eigen::Vector3f与std::vector转换
要将`Eigen::Vector3f`转换为`std::vector<double>`,可以使用以下方法:
```cpp
Eigen::Vector3f p{1, 2, 3};
std::vector<double> arg(p.data(), p.data() + p.size());
```
这里,我们使用了`p.data()`来获取`Eigen::Vector3f`的底层数据指针,并使用`p.size()`获取向量的大小。然后,我们用这些数据初始化了`std::vector<double>`。
要将`std::vector<double>`转换为`Eigen::Vector3f`,可以使用以下方法:
```cpp
std::vector<double> vec = {1.0, 2.0, 3.0};
Eigen::Map<Eigen::Vector3f> test(vec.data());
```
这里,我们使用`vec.data()`获取`std::vector<double>`的底层数据指针,并将其传递给`Eigen::Map`来创建一个`Eigen::Vector3f`。请注意,`Eigen::Map`不会拥有数据,它只是提供了对数据的访问。
请注意,在进行任何转换之前,确保`std::vector`和`Eigen::Vector3f`的大小是一致的,否则可能会导致错误或未定义的行为。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Eigen::vector与std::vector的相互转换](https://blog.csdn.net/github_39582118/article/details/120309991)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [std::Vector -> eigen::vectorXd转换为](https://blog.csdn.net/weixin_41449637/article/details/130803639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]