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。
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
Python和C++在代码结构上存在一些差异。Python是一种解释型语言,可以直接执行,而C++是一种编译型语言,需要先编译后执行。因此,在将Python代码转换为C++代码时,我们需要注意这些差异。
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。
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。
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:
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网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法,包括:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等,并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。
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
网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法,包括:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等,并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。
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。
项目Gitlab地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen
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。
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。
,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。
网上关于各种降维算法的资料参差不齐,同时大部分不提供源代码。这里有个 GitHub 项目整理了使用 Python 实现了 11 种经典的数据抽取(数据降维)算法,包括:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE 等,并附有相关资料、展示效果;非常适合机器学习初学者和刚刚入坑数据挖掘的小伙伴。
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
2、平台 windows,linux 3、转载请注明出处: https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/126319996
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。
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
对数据降维可以帮助我们提取数据集的主要信息,即将原始的高维特征空间压缩到低纬度的特征子空间。数据降维是用于提高计算效率的典型手段,另一个好处是也能够减小维度诅咒。
Eigen是一个开源的C++库,主要用来支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。Eigen 目前(2022-04-17)最新的版本是3.4.0(发布于2021-08-18),除了C++标准库以外,不需要任何其他的依赖包。Eigen库的下载地址为:https://gitlab.com/libeigen/eigen/-/archive/3.4.0/eigen-3.4.0.zip
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。
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
http://games-cn.org/forums/topic/frequently-asked-questionskeep-updating/
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:
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];
牛顿法最突出的优点是收敛速度快,具有局部二阶收敛性,但是,基本牛顿法初始点需要足够“靠近”极小点,否则,有可能导致算法不收敛。
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对点云的操作可以直接应用变换矩阵,即旋转,平移,尺度,3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如:
一个刚体在三维空间中的运动如何描述? 我们知道是由旋转加平移组成的,平移很简单,但是旋转有点麻烦。 三维空间的刚体运动的描述方式:旋转矩阵、变换矩阵、四元数、欧拉角。 刚体,不光有位置,而且还有姿态。相机可以看成是三维空间的一个刚体,位置指的就是相机在空间处于哪个地方?而姿态指的是相机的朝向(例如:相机位于(0, 0,0)点处,朝向正东方)但是这样去描述比较繁琐。
http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/#filtering-tutorial 每个模块点击进去后,有demo可以查看
#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
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。
师兄: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,里面关于边(edge)的部分是这样的,重点是下图中红色框内。
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。
让我来介绍一下——Robby 是个机器人。技术上说他是个过于简单的机器人虚拟模型, 但对我们的目的来说足够了。Robby 迷失在它的虚拟世界,这个世界由一个2维平面构成,里面有许多地标。他有一张周围环境的地图(其实不需要地图也行),但是他不知道他在环境中的确切位置。
假设一个机器人初始起点在0处,然后机器人向前移动,通过编码器测得它向前移动了1m,到达第二个地点x1。接着,又向后返回,编码器测得它向后移动了0.8米。但是,通过闭环检测,发现它回到了原始起点。可以看出,编码器误差导致计算的位姿和观测到有差异,那机器人这几个状态中的位姿到底是怎么样的才最好的满足这些条件呢?
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。
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,
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