赋值详解 1. vectorxd的含义和用途 vectorxd 通常指的是 Eigen 库中的 VectorXd 类型,这是一个动态大小的浮点数向量。Eigen 是一个高性能的线性代数库,广泛用于科学计算和工程应用中。VectorXd 可以根据需要动态调整其大小,并存储浮点数(通常是 double 类型)元素。
/*单个赋值法*/intmain(){MatrixXdm(2,2);//MatrixXd 代表 这个矩阵是double类型, X代表具体的行数都动态编译的m(0,0)=3;m(1,0)=2.5;m(0,1)=-1;m(1,1)=m(1,0)+m(0,1);std::cout<<"Here is the matrix m:\n"<<m<<std::endl;VectorXdv(2);v(0)=4;v(1)=v(0)-1;std::c...
VectorXd X1 = VectorXd::Zero(5); // 长度为5的全0向量 MatrixXd X2 = MatrixXd::Random(3,3); // 3x3 的随机数矩阵 MatrixXd X3 = MatrixXd::Constant(3,3,1.5) // 3x3 的常量矩阵 MatrixXd X4 = MatrixXd::Zero(4, 4); // 4x4 的全0矩阵 MatrixXd X5 = MatrixXd::Ones(4, 4); /...
第一步,秉承这map数据结构没有即添加,存在即赋值的语法,上面的代码会先补充parameter_block_idx,前面提到经过addResidualBlockInfo()函数仅仅带边缘化的优化变量在parameter_block_idx有key值,这里会将保留的优化变量的内存地址作为key值补充进去,并统一他们的value值是其前面已经放入parameter_block_idx的优化变量的维度...
class Joint { public: Eigen::Isometry3d calculate_transform(const Eigen::VectorXd& variables...
然后,创建了一个KalmanFilter类型的对象kf,并为其成员变量赋值。初始化状态向量state为零向量, 初始化估计误差协方差矩阵covariance为2x2的单位矩阵,其他参数矩阵使用之前定义的矩阵。 */ // 初始化卡尔曼滤波器 KalmanFilter kf; kf.state = VectorXd(2); ...
然后,创建了一个KalmanFilter类型的对象kf,并为其成员变量赋值。初始化状态向量state为零向量, 初始化估计误差协方差矩阵covariance为2x2的单位矩阵,其他参数矩阵使用之前定义的矩阵。 */ // 初始化卡尔曼滤波器 KalmanFilter kf; kf.state = VectorXd(2); ...
RowVectorXd joined(7);joined << vec1, vec2;//vec1后接vec2 std::cout << "joined = " << joined << std::endl;//output vec1 = 123 vec2 = 14916 joined = 12314916 我们也可以使⽤块来初始化矩阵:MatrixXf matA(2, 2);matA << 1, 2, 3, 4;MatrixXf matB(4, 4);matB << ...
然后,创建了一个KalmanFilter类型的对象kf,并为其成员变量赋值。初始化状态向量state为零向量, 初始化估计误差协方差矩阵covariance为2x2的单位矩阵,其他参数矩阵使用之前定义的矩阵。 */ // 初始化卡尔曼滤波器 KalmanFilter kf; kf.state = VectorXd(2); ...
Eigen::VectorXd linearized_residuals; const double eps = 1e-8; }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 先说变量,这里有三个unordered_map相关的变量分别是: ...