Eigen是可以用来进行线性代数、矩阵、向量操作等运算的C++库，它里面包含了很多算法。它的License是MPL2。它支持多平台。
说明：本教程主要是对eigen官网文档做了一个简要的翻译，参考了eigen官网以及一些博主的技术贴，在此表示感谢。
有了这部分代码，可以进一步说明与验证该接口。cur_pose是机械臂基于基坐标系的位置和姿态，毫米和弧度为单位，即p_from参数。对于target_pose参数，是对p_from进行的位置和姿态的变换，例子中target_pose表示位置不变，绕ry旋转1弧度。输出结果：
项目Gitlab地址：https://gitlab.com/libeigen/eigen
MatrixX 开头的为动态矩阵，两个维度都可以变化，本质为 Matrix<Type, Dynamic, Dynamic> 定义的类型
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，需要求该矩阵的逆。一个直接求逆的方式是将4×4齐次变换求逆。但是，这样做就不能充分利用变换的性质。容易看出比较简单的方法是利用变换的性质求逆。
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机器人的首要功能之一是能够计算它所持的夹具(或未夹持夹具)相对于规范坐标系的位姿，也就是说需要计算工具坐标系{T}相对于工作台坐标系{S}的变换矩阵。只要通过运动学方程计算出
很多问题最终归结为一个最小二乘问题，如SLAM算法中的Bundle Adjustment，位姿图优化等等。求解最小二乘的方法有很多，高斯-牛顿法就是其中之一。
选自GitHub 机器之心编译 参与：林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用，运算符重载等等。 在开始之前，首先看一下最终成型的代码： 1. 分支与特征后端（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen） 2. 仅支持标量的分支（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/maste
一.用来组织和重用代码的，之所以有这样一个东西，是因为人类可用的单词太少，哦不同的人写的程序不可能所有的变量都没有重名现象，如果两个人写的文件中出现同名的变量或函数，使用起来就有问题了。为了解决这个问题，引入了这个概念，通过使用 namespace xxx；你所使用的库函数或变量就在该名字空间中定义，就不会引起冲突了。
#Eigen的安装 下载Eigen以后直接引用头文件即可,需要的头文件如下 Eigen支持的编译器类型 GCC, version 4.4 and newer. MSVC (Visual Stud
找到自己需要的版本下载，我下载的是3.3.9，箭头指向的 zip。 解压缩得到文件eigen-3.3.9，放到自己想放置的路径下（后面会引用此处的路径）。
1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/136143299 2：https://blog.csdn.net/stihy/article/details/52737723 3：参考文献：A Brief Description of the Levenberg-Marquardt Algorithm Implemened
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
Eigen是开源的C++线性代数库，常用在计算机图形学中。 有份英文的Eigen使用手册，简要整理一下
最开始在网上没找到相关的资料(论资料搜索对程序员的重要性)，唯一一篇有参考价值的还需要充会员，最后不得不冲了会员，太想知道了。之后就有了向量叉积那篇笔记。有了前两篇笔记的铺垫，本次笔记就纯是将思路代码化，是个体力活，要注意的是坐标系之间的相对关系，那块调了好一会儿。
首先熟悉一下这里g2o是要做一个什么样的非线性优化的工作，可以由bundleAdjustment这个函数的形参定义来回忆一下：
粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
前些日子小绿做了一些高翔slam前端部分的代码解读，其中遇到g2o的部分基本上就黑箱化略过了。然而g2o是bundle adjustment中的关键，因此还是有必要对g2o进行一些系统的学习。
Map类用于通过C++中普通的连续指针或者数组 （raw C/C++ arrays）来构造Eigen里的Matrix类，这就好比Eigen里的Matrix类的数据和raw C++array 共享了一片地址，也就是引用。
前两天，我们更新了INDEMIND双目惯性模组在ROS平台下实时运行ORB-SLAM的教程与Demo，但很多小伙伴根据教程修改后仍运行出错，这次我们把修改好的代码及文件上传至GitHub，各位同学按教程修改后，可根据我们提供的代码进行对比，确保万无一失。
矩阵的正交分解又称为QR分解，是将矩阵分解为一个正交矩阵Q和一个上三角矩阵的乘积的形式。
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的，提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解（LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur），以及相关计算，例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵，但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域，都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
一直对SLAM技术感兴趣，断断续续的研究过一段时间，这次又听了相关的讲座，啧（DJI自动驾驶的负责人，从0到1，应该算巨佬授课了）。总之就是一堆数学，编程就是个弟弟：
pcl_common中主要是包含了PCL库常用的公共数据结构和方法，比如PointCloud的类和许多用于表示点，曲面，法向量，特征描述等点的类型，用于计算距离，均值以及协方差，角度转换以及几何变化的函数。
本系列文章为原创，转载请注明出处。 作者：Dongdong Bai 邮箱： baidongdong@nudt.edu.cn
路标节点：也就是观测方程【数学形式下见】的观测值，也就是特征点的像素坐标[u,v],或者该帧相机坐标系下的3d坐标[x,y,z];
上回咱们读完了pose_estimation_2d2d.cpp这个文件，基本上明白了通过对极几何计算相机位姿变换的过程，简单地说就是：你给我两帧图像，我给你算个R、t。
bundle adjustment,中文名称是光束法平差,经典的BA目的是优化相机的pose和landmark,其在SfM和SLAM 领域中扮演者重要角色.目前大多数书籍或者参老文献将其翻译成"捆绑调整"是不太严谨的做法.bundle adjustment 最早是19世纪由搞大地测量学(测绘学科)的人提出来的,19世纪中期的时候，geodetics的学者就开始研究large scale triangulations（大型三角剖分）。20世纪中期，随着camera和computer的出现，photogrammetry(摄影测量学)也开始研究adjustment computation，所以他们给起了个名字叫bundle adjustment(隶属摄影测量学科前辈的功劳)。21世纪前后，robotics领域开始兴起SLAM，最早用的recursive bayesian filter（递归贝叶斯滤波），后来把问题搞成个graph然后用least squares方法求解,bundle adjusment历史发展图如下:
1.深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。 2.点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由 于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。点云格式有*.las ;*.pcd; *.txt等。 深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据；有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像
尽管 CMake 是跨平台的，在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植，但有时源代码并不完全可移植；例如，当使用依赖于供应商的扩展时，我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关，我们将在第十三章，替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱，并提供了如何实施此类解决方案的建议。
Eigen是一个高层次的C ++库，有效支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。Eigen是一个开源库，从3.1.1版本开始遵从MPL2许可。
2、平台 windows，linux 3、转载请注明出处： https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/126319996
我在《大地经纬度坐标与地心地固坐标的的转换》这篇文章中已经论述了地心坐标系的概念。我们知道，基于地心坐标系的坐标都是很大的值，这样的值是不太方便进行空间计算的，所以很多时候可以选取一个站心点，将这个很大的值变换成一个较小的值。以图形学的观点来看，地心坐标可以看作是世界坐标，站心坐标可以看作局部坐标。
在3D视窗中以点云形式进行可视化（深度图像来自于点云），另一种是将深度值映射为颜色，从而以彩色图像方式可视化深度图像，
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题，只有解决了车辆的位置和姿态，才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。
http://games-cn.org/forums/topic/frequently-asked-questionskeep-updating/
这篇文章作为基础文章也是本文的学习和理解的过程，在将会给出更多的注释和“废话”帮助自己理解。同时有错误的话欢迎各位朋友留言指教。
很多机器视觉的定位与识别场景，如无人车、无人机，都会用Aruco码或特定的标志物来实现，Aruco码的优点在于，xxxx(自行搜索)。
在《g2o: A general Framework for (Hyper) Graph Optimization》这篇文档里，我们找到那张经典的类结构图。也就是上次讲框架用到的那张结构图。其中涉及到顶点 （vertex） 的就是下面 加了序号的3个东东了。
小白：嗯，我开始编程时，发现g2o的顶点和边的定义也非常复杂，光看十四讲里面，就有好几种不同的定义，完全懵圈状态。。。师兄，能否帮我捋捋思路啊
这将自动生成一个呈矩形的点云，检测的特征点处在角落处，参数-m是必要的，因为矩形周围的区域观测不到，但是属于边界部分，因此系统无法检测到这部分区域的特征点，选项-m将看不到的区域改变到最大范围读取，从而使系统能够使用这些边界区域。
在数据科学领域，Python和R语言通常被视为主要的工具，用于数据分析和机器学习任务。然而，C++作为一种高性能的编程语言，也可以在这些领域中发挥重要作用。本文将介绍如何利用C++进行数据分析和机器学习，并探讨其在这些领域中的优势。
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