Matrix<MatrixXd,1,1>a; 另外可进一步确定矩阵类型,比如: Matrix<Matrix<double,1,5>,1,1>a; 一个简单的例子: Matrix<MatrixXd,1,1>a;//声明a,一个1*1矩阵MatrixXdb;//声明bb.setZero(1,5);//对b初始化b<<1,2,3,4,5;//对b赋值a(0,0)=b;//对a(0,0)赋值cout<<"a(0,0): "<<a...
Matrix<MatrixXd,1,1>a; 另外可进一步确定矩阵类型,比如: Matrix<Matrix<double,1,5>,1,1>a; 一个简单的例子: Matrix<MatrixXd,1,1>a;//声明a,一个1*1矩阵MatrixXdb;//声明bb.setZero(1,5);//对b初始化b<<1,2,3,4,5;//对b赋值a(0,0)=b;//对a(0,0)赋值cout<<"a(0,0): "<<a...
Matrix<double, 3, 3> A; // Fixed rows and cols. Same as Matrix3d. Matrix<double, 3, Dynamic> B; // Fixed rows, dynamic cols. Matrix<double, Dynamic, Dynamic> C; // Full dynamic. Same as MatrixXd. Matrix<double, 3, 3, RowMajor> E; // Row major; default is column-major. ...
它的前三个参数为数据类型、行、列// 声明一个 2*3 的float矩阵Matrix<float,2,3> matrix_23;// 同时,Eigen通过Typedef提供了许多内置类型,不过底层都是Eigen::Matrix// 例如,Vector3d实质上是Eigen::Matrix<double,3,1>,即三维向量Vector3d v_3d;// 这是一样的Matrix<float,3,1> vd_3d;// Matrix3...
向量的旋转一共有三种表示方法:旋转矩阵、欧拉角和四元数,接下来我们介绍一下每种旋转方法的原理以及相互转换方式。 旋转矩阵 坐标变换的作用 在一个机器人系统中,每个测量元件测量同一物体得出的信息是不一样的,原因就在于“每个测量元件所测量的数据是基于不同坐标系所测量的”,例如: ...
初始化矩阵可以利用Eigen自带的函数进行，如`Eigen::MatrixXd`。赋予矩阵特定数值后，可通过`operator([])`或`at()`取得矩阵中的任一元素。通过`rows()`与`cols()`函数，可以计算矩阵的行数与列数。为了满足特定用途，Eigen还提供一系列产生矩阵的函数，如`Random()`生成随机矩阵。针对矩阵进行特殊...
//声明一个2*3de1矩阵 Eigen::Matrix<float,2,3> matrix_23; //声明一个3*3的数组 Eigen::Array<int,3,3>array_33; //同时,Eigen通过typedef提供了许多内置类型,不过底层依然是Eigen::Matrix //例如Vector3d实质商就是Eigen::Matrix<double,3,1>,即三维向量 ...
1.2 Eigen库的基本数据结构:向量与矩阵 Eigen库的核心在于其对向量和矩阵的支持。这些基本的数据结构是所有线性代数运算的基础。Eigen提供了多种类型的向量和矩阵对象,如Vector3f表示一个三维浮点型向量,MatrixXd则代表一个动态大小的双精度矩阵。这些对象的设计充分考虑了内存布局和访问模式,确保了高性能的同时保持了代...
接下来,我们可以使用旋转矩阵来进行旋转操作或者进行其他的线性代数计算。 例如,我们可以定义一个3D向量,并使用旋转矩阵来旋转该向量。 Vector3d point(1, 0, 0);原始向量 Vector3d new_point = rotation_matrix * point;旋转后的向量 在这个示例中,原始向量(1, 0, 0)绕Z轴旋转45度后,得到旋转后的向量(-...