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。
工友在机器上面编译了好几天也失败了,后面又换了MAC(笑死M1的片子,开虚拟机编译)又是报错的一天。
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2、平台 windows,linux 3、转载请注明出处: https://blog.csdn.net/qq_41102371/article/details/126319996
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置,所以尽量编写在inux下编写,同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中,C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中,会大量的使用到线性代数,为了省去手动写遍历去遍历代码,需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗?他们使用强化学习技术,用动作捕捉片段训练模型,教会了AI智能体完成24种动作,走路、跑步就不用说了,还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架,综合重建效果和性能,该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
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。。 简介 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。当前(2023.1)最高 release 版本: 3.4.0 Eigen 采用源码的方式提供给用户使用,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用。之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用。 Eigen 的定位是矩阵运算,已经
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。
项目Gitlab地址:https://gitlab.com/libeigen/eigen
安装环境为CENTOS6.8操作系统,pip安装tensorflow后提示GLIBC版本过低。考虑到升级GLIBC有一定的风险,所以决定使用编译安装的方式安装tensorflow。基本流程是按照这篇教程: http://www.jianshu.com/p/fdb7b54b616e/ 进行的,但是因为选择使用的版本有些不同,自己又遇到了一些坑。所以重新整理一下操作步骤。为了使安装步骤对操作系统影响最小,安装时不使用root账户以及sudo权限,而是使用了一个普通账户makeuser进行操作(少数步骤需要使用root操作)
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2019-2020-2学期机器人工程专业需要开设SLAM技术课程,使用教材为视觉SLAM十四讲从理论到实践第二版。
#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
(四)在vs的项目中点击“属性”——“C/C++”——“常规”——“附加包含目录” ,添加路径D:\library\eigen-3.3.4
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)。
刷机的目的是把Ubuntu操作系统和JetPack SDK安装到Jetson TX2上。刷机的操作按照官方教程即可,比较容易。这个过程中有一点需要注意:Jetson TX2和宿主机Host必须连接在同一个路由器之下。Host会先把操作系统刷到TX2上,这一步是通过数据线连接的方式完成,然后使用SSH的方式安装Host上的SDK到TX2,所以Host和TX2需要连接在同一个路由器下,方便Host找到TX2的ip地址。
tinyxml2是一个轻量级的C++库,用于解析和生成XML文档。它是对原始tinyxml库的改进和扩展,提供了更快速、更强大的XML处理功能。
Note:最好弄清楚程序中所使用的Eigen库的版本,因为最新版本可能对低版本的函数不支持
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。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
目录 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装: (2)移动文件 二:使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三:其他用法示例 📷 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库,支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。 官网:Eigen 一:安装Eigen (1)安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装: https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
项目地址:https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接,调试过程基本很简单,不再赘述; 对于BAMDLT多图拼接代码,现将出现的问题及解决办法整理如下:
PCL1.9.1并没有支持vs2015版本的exe版本,然后需要下载PCL的源码重新自己CMake编译出vs2015版本的
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
旋转向量 1,初始化旋转向量:旋转角为alpha,旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 2,旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.toRotati
OpenCV 支持与 Eigen 之间的数据转化,本文记录方法。 数据转换 OpenCV 算子 cv -> eigen: cv2eigen() eigen -> cv: eigen2cv() 需要引入 : #include <opencv2/core/eigen.hpp> 官方文档:https://docs.opencv.org/4.5.5/d0/daf/group__core__eigen.html#ga1add06b744a69bc05e1e16a5eb20be3e 示例 转
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:
國防科學技術大學發布了RoboCup中型組仿真平臺,基於ROS和Gazebo設計。
Eigen 官方代码仅支持二维矩阵,但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵,对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类(当前最高支持 250 维) 注意:这部分代码是用户提供的,没有获得 Eigen 官方支持,不在官方文档支持的代码包里 官方文档(注明了 unsupported):https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html#title15 仓库链接
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。
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。
在Mac中安装OpenCV3时,如果需要安装--with-contrib,则会报错,OpenCV 3的安装命令为:
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。
,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。
原文地址:https://internetofthingsagenda.techtarget.com/feature/Using-an-IoT-gateway-to-connect-the-Things-to-the-cloud
http://games-cn.org/forums/topic/frequently-asked-questionskeep-updating/
测试是代码开发工具箱的核心组成部分。通过使用单元和集成测试进行自动化测试,不仅可以帮助开发者在早期检测功能回归,还可以作为新加入项目的开发者的起点。它可以帮助新开发者提交代码变更,并确保预期的功能得以保留。对于代码的用户来说,自动化测试在验证安装是否保留了代码功能方面至关重要。从一开始就为单元、模块或库使用测试的一个好处是,它可以引导程序员编写更加模块化和不那么复杂的代码结构,采用纯粹的、函数式的风格,最小化并局部化全局变量和全局状态。
刚体,顾名思义,是指本身不会在运动过程中产生形变的物体,如相机的运动就是刚体运动,运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化。刚体变换也称为欧式变换。
最近由于课题需要数据源,但是没有直接获取的方法,所以只能在周老师http://www.qianyi.info/的网站上自己下载深度图转换成点云数据,大概花了三天的时间,终于弄得差不多了,这里做个记录。
看,这是C++调用Matlab画图的一段程序。暂时不想多解释了,有兴趣的话,看看下面的代码吧。
以遨博I5机械臂为例,使用改进的Dh参数,在matlab机器人工具箱中进行验证,最后将变换矩阵T转为位置和姿态(欧拉角)。
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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。
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
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问题来源为网友提供的资料,原文为:《Object Orientation, Principal Component Analysis & OpenCV》
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。
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
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