SO3::exp failed! omega: -nan -nan -nan, real: -nan, img: -nan
时间: 2024-05-23 08:14:27 浏览: 365
这个错误通常出现在旋转矩阵计算过程中,因为旋转矩阵需要满足一些特定的条件。其中一个可能的原因是你的输入值不合法,导致计算出的旋转角度为非数值(NaN),从而导致计算失败。
建议你检查输入值是否符合要求,比如角度是否在合理范围内,是否存在除以零的情况等。如果检查之后仍然无法解决问题,可以尝试使用其他的旋转矩阵计算方法,或者使用数值计算库来进行计算。
相关问题
Header: 16 22106 83718[/usr/local/include/sophus/so3.hpp:747] SOPHUS_ENSURE failed: SO3::exp failed! omega: -nan -nan -nan, real: -nan, img: -nan Aborted (core dumped)
### 解决 Sophus 库中 `SO3::exp` 函数失败的问题
当遇到 `SO3::exp` 函数返回 `NaN` 并导致程序崩溃的情况时,通常是因为输入参数不合法或者数值不稳定造成的。具体来说,在处理旋转向量转换为四元数的过程中可能出现数值溢出或除零错误。
针对此问题的一个常见解决方案是在调用 `exp()` 方法之前对输入的旋转向量进行规范化处理[^1]:
```cpp
Vector3d omega = ...; // 输入的旋转向量
double norm_omega = omega.norm();
if (norm_omega < 1e-10) {
// 对于非常接近零的小角度旋转,直接设置为单位矩阵
return SO3();
} else {
// 正常情况下继续执行指数映射操作
Vector3d normalized_omega = omega / norm_omega;
return SO3::exp(normalized_omega * norm_omega);
}
```
上述代码片段展示了如何通过判断旋转角大小来决定是否需要特殊处理。对于极小的角度(小于设定阈值),可以直接返回单位旋转;而对于其他情况,则先标准化再计算指数映射。
此外,还可以考虑增加异常捕获机制以防止未预见的运行时错误发生。如果确实遇到了非法输入或其他不可恢复的状态,应该给出有意义的信息帮助调试[^3]。
最后值得注意的是,Sophus 的实现依赖 Eigen 库来进行底层线性代数运算。因此确保使用的 Eigen 版本稳定也很重要[^4]。
#### 示例修正后的 `SO3::exp` 调用方式
为了提高稳定性并减少因浮点精度带来的潜在风险,可以按照如下方式进行改进:
```cpp
// 假设已经定义好了 omega 变量表示待求解的旋转向量
try {
double theta = omega.norm();
if(theta != 0){
auto result = SO3::exp(omega.normalized() * theta);
// 继续后续逻辑...
}
else{
// 处理特殊情况下的默认行为
auto identity_rotation = SO3();
// 使用恒等变换作为输出
}
}catch(const std::exception& e){
// 记录日志信息用于排查问题
std::cerr << "Error during SO3 exponential map computation:" << e.what() << '\n';
throw; // 或者采取适当措施应对异常状况
}
```
这段代码不仅实现了更健壮的数据预处理流程,还加入了基本的异常管理策略,有助于提升整个系统的可靠性。
Sophus::SO3d计算右雅可比
Sophus是一个用于处理旋转数学的库,特别适合于计算机图形学和机器人学领域。`Sophus::SO3d`代表三维球面上的正交群,它通常用于表示欧拉角、四元数或者其他旋转表示形式到旋转矩阵的转换。
在Sophus中,计算右雅可比矩阵(Right Jacobian Matrix)涉及到对`SO3d`的操作导数,即当我们有一个操作函数`f : SO3d -> T`, 其中T是另一个向量空间(如三维笛卡尔坐标),如何找到这个操作对于输入旋转的变化率。右雅可比矩阵描述了输入变化对应输出变化的线性映射。
在`Sophus`中,你可以通过`SO3d`的成员函数`right_jacobian()`来获取右雅可比矩阵。例如,如果你有一个将旋转应用于向量`v`的操作`transform_vector`,雅可比矩阵可以帮你理解旋转微小变化对`v`的影响。
```cpp
// 假设有个SO3d实例rot
const Eigen::Matrix3d rightJac = rot.rightJacobian(Eigen::Vector3d{v_x, v_y, v_z});
```
这里,`rightJac`就是`rot`作用于`(v_x, v_y, v_z)`时的右雅可比矩阵。
阅读全文
相关推荐

















