Eigen::Matrix< double, MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE > matrix_NN;
时间: 2024-04-06 09:32:31 浏览: 78
这是一个使用Eigen库定义的大小为MATRIX_SIZE的双精度浮点型矩阵matrix_NN。Eigen是一个C++模板库,用于线性代数运算,可以高效地进行矩阵和向量的计算。该行代码定义了一个MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE的矩阵,该矩阵中的元素类型为double,可以用于各种数值计算和科学计算领域。
相关问题
``` Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1> V; V=Eigen::Matrix<double, feats_down_size, 1>::Zero();```这样定义对吗
这段代码是在Eigen库中定义一个动态大小的一维矩阵`V`。首先创建了一个名为`V`的变量,它是一个`Eigen::Matrix<double, Eigen::Dynamic, 1>`类型的对象,这意味着它的列数固定为1,但行数可以是动态变化的(`Eigen::Dynamic`表示任意大小)。然后赋值给`V`的是一个全零矩阵,其维度是固定的,即`feats_down_size`行1列。
注意这里有一个类型错误,因为试图直接将一个`feats_down_size`行1列的全零矩阵赋值给一个可以有任意行数的`V`。如果你确实需要一个`feats_down_size`行1列的矩阵并且希望保持这个尺寸不变,你应该创建一个同样大小的静态矩阵:
```cpp
Eigen::Matrix<double, feats_down_size, 1> V = Eigen::Matrix<double, feats_down_size, 1>::Zero();
```
如果`feats_down_size`可能会改变,你可能需要检查其值后再分配内存,或者使用`Eigen::Map`等技术来间接地处理不同大小的矩阵。
Camera<S> camera_; // 相机类 noiseParams<S> noise_params_; // 噪声参数类 MSCKFParams<S> msckf_params_; // MSCKF参数类 // prunedStates; std::vector<featureTrack<S>> feature_tracks_; std::vector<size_t> tracked_feature_ids_; std::vector<featureTrackToResidualize<S>> feature_tracks_to_residualize_; size_t num_feature_tracks_residualized_; std::vector<size_t> tracks_to_remove_; size_t last_feature_id_; imuState<S> imu_state_; std::vector<camState<S>> cam_states_; std::vector<camState<S>> pruned_states_; std::vector<Vector3<S>, Eigen::aligned_allocator<Vector3<S>>> map_; Matrix<S, 15, 15> imu_covar_; MatrixX<S> cam_covar_; Matrix<S, 15, Dynamic> imu_cam_covar_; std::vector<S> chi_squared_test_table; Vector3<S> pos_init_; Quaternion<S> quat_init_; Matrix<S, 15, 15> F_; Matrix<S, 15, 15> Phi_; Matrix<S, 15, 12> G_; MatrixX<S> P_;
这段代码看起来像是一个多传感器状态估计器,其中包含相机类、噪声参数类、MSCKF参数类等,同时也有保存特征跟踪、IMU状态、相机状态、地图、以及各种协方差矩阵等。其中的imu_cam_covar_可能是IMU和相机之间的协方差矩阵,而chi_squared_test_table可能是卡方检验表。请问这个多传感器状态估计器是用来做什么的?
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