增广iLQR-时空联合规划算法代码简介与再开发-前言_时空联合优化器-CSDN博客文章浏览阅读294次，点赞6次，收藏11次。简单来说就是同时求解路径与速度曲线。时空联合规划本质上是求解最优化问题，将路径和速度曲线作为优化问题的变量，同时得到二者在可行范围内的最优解。前言介绍LQR和

PCA降维PCA是一种无监督降维算法，它是最常用的降维算法之一，可以很好的解决因变量太多而复杂性，计算量增大的弊端。本质上讲，PCA就是将高维的数据通过线性变换投影的方式映射到低维空间上去，并且保证在投影的维度上，原数据的信息量最大（损失最小）。PCA的具体步骤1.特征中心化。每一维

搭建虚拟机环境安装OracleVMVirtualBox虚拟机，安装虚拟硬盘，配置Linux Ubuntu-64bit系统，启动虚拟机，发生冲突错误：将Vmware虚拟设备取消挂起状态，关机确保Hyper-V完全关闭：bcdedit/sethypervisorlaunchtypeoff重启计算机安装增强功能，未找到iso错误：ISO下载地址：Indexof

Robot_localization，将NEDimu转为相对、绝对航向的"ENU"数据文章约定：谈及NED、ENU、NWU坐标系都是指的xyz对应顺序ROS中，xyz轴对应红、绿、蓝如有错误，请包容，以及麻烦在评论区勘误书山有路勤为径，学海无涯苦作舟1.问题来源使用robot_localization进行：imu融合gps

如果STL容器中的元素是Eigen库数据结构，例如这里定义一个vector容器，元素是Matrix4d,如下所示：vector<Eigen::Matrix4d>这个错误也是和上述一样的提示，编译不会出错，只是在运行的时候出错，只有在运行的时候出错，解决的方法很简单，定义改成下面的方式:vector<Eigen::Matrix4d,Eigen::al

在上一节https://blog.csdn.net/csy1021/article/details/141200135我们已经完成了具体开发前的准备工作，包括各级CMakelists.txt的设置，相关内容的修改，并已成功编译如需整个插件项目，编译后的dll，或其他帮助，欢迎留言、私信或加群【群号：392784757】这一节针对我们的qPCA插

        ch3中的所有代码，除了在kdevelop中运行，还可以在VScode中运行。下面将简要演示配置过程，代码不再做解答，详细内容在下面的文章中。（这一节中的pangolin由于安装过程中会出现很多问题，且后续内容用不到该平台，所以暂时不进行安装）视觉SLAMch3—三维空间的刚体运动http

一、简介    迭代最近点算法（IteratedClosestPoints,ICP），顾名思义，就是采用迭代优化的思想以空间距离作为匹配点的选择依据，通过不断调整点云的位姿使得匹配点之间距离累计最小。假设有两组点云，其中一个目标点云A另一个为参考点云B，ICP算法的目的是为了算出一个最优的旋转

4.3.4直线拟合的实现参考教程：gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving:《自动驾驶中的SLAM技术》对应开源代码(github.com)Eigen打印输出_打印eigen矩阵-CSDN博客1.编写Linefitting1.1创建文件夹通过终端创建一个名为Line_fitting的文件夹以保存我们的VSCode项目，在/L

本地环境：VS2022安装的NuGet包：Eigen版本3.3.9配置MKL头文件相关代码#include<cmath>#include<math.h>#include<stddef.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>voidComputeTest();源文件相关代码#defineEIGEN_USE_MKL_ALL#defineEIGEN_VECTORIZ

下载下载地址gitclone下载到本地安装打开下载路径mkdirbuildcdbuildcmake..sudomakeinstall安装后文件路径usr/local/include/eigen3测试vimeigentest.cpp#include<iostream>#include<eigen3/Eigen/Dense>usingEigen::MatrixXd;intmain(){ Matrix

利用Eigen库实现弹道计算，并输出弹道轨迹代码弹道知识简介:**弹道导弹**是指在火箭发动机推力作用下按预定程序飞行，关机后按自由抛物体轨迹飞行的导弹。其飞行弹道一般分为主动段和被动段：主动段（又称动力飞行段或助推段）是导弹在火箭发动机推力和制导系统作用下，从发射点

https://blog.csdn.net/michaelhan3/article/details/89483148一：三角化的提出三角化最早由高斯提出，并应用于测量学中。简单来讲就是：在不同的位置观测同一个三维点P(x,y,z)，已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1,y1),X2(x2,y2)，利用三角关系，恢复出三维点的深度信