ros sensor_msgs::Imu详细介绍 Eigen::Vector3d 详细介绍

1.ros sensor_msgs::Imu详细介绍

sensor_msgs::Imu 是 ROS(Robot Operating System)中用于表示惯性测量单元(IMU)数据的消息类型。IMU 是一种传感器,通常用于测量物体的线性加速度、角速度和方向信息。以下是 sensor_msgs::Imu 消息类型的主要字段和它们的详细解释:

  1. Header header

    • 一个 std_msgs::Header 类型的消息头,包含时间戳和坐标系信息,用于关联消息的时间和空间信息。
  2. geometry_msgs::Quaternion orientation

    • 表示物体的方向,使用四元数(Quaternion)表示法,这是一种描述物体旋转的方式。
  3. float64[9] orientation_covariance

    • 一个 9 元素的浮点数数组,按行优先顺序存储了一个 3x3 的协方差矩阵,用于描述 orientation 四元数的不确定度。
  4. geometry_msgs::Vector3 angular_velocity

    • 表示物体在 IMU 坐标系下的角速度矢量,单位通常是弧度每秒(rad/s)。
  5. float64[9] angular_velocity_covariance

    • 类似于 orientation_covariance,但用于描述 angular_velocity 矢量的不确定度。
  6. geometry_msgs::Vector3 linear_acceleration

    • 表示物体在 IMU 坐标系下的线加速度矢量,单位通常是米每平方秒(m/s²)。
  7. float64[9] linear_acceleration_covariance

    • 用于描述 linear_acceleration 矢量的不确定度。

协方差矩阵的对角线元素对应各个分量的标准差平方,非对角线元素表示分量间的相关性。如果某个协方差矩阵未被有效设置或不需要,其值通常设为 -1,表示该协方差矩阵未被使用或不可用。

sensor_msgs::Imu 消息通常用于机器人和无人机等系统中,以获取关于物体运动和姿态的信息。通过发布和订阅 sensor_msgs::Imu 消息,ROS 节点可以获取来自IMU传感器的数据,并进行导航、控制和运动规划等任务。

2.Eigen::Vector3d 详细介绍

Eigen::Vector3d 是 Eigen 库中的一个类,它表示一个三维向量,通常用于存储和操作三维空间中的点或矢量。以下是 Eigen::Vector3d 的一些详细介绍和用法:

  1. 定义和构造

    • Eigen::Vector3d 可以被定义为一个空的向量,或者在定义时直接初始化。
    • 例如:Eigen::Vector3d v; 或 Eigen::Vector3d v(1.0, 2.0, 3.0);
  2. 数据访问

    • 可以通过下标操作符访问向量的元素,例如:v[0]v[1]v[2]
    • 也可以使用 .x().y().z() 成员函数来访问对应的元素。
  3. 向量操作

    • Eigen::Vector3d 支持多种向量操作,如加法、减法、点乘、叉乘等。
    • 例如:Eigen::Vector3d v1(1.0, 2.0, 3.0), v2(4.0, 5.0, 6.0); 可以执行 v1 + v2 或 v1.cross(v2)
  4. 与矩阵运算

    • Eigen::Vector3d 可以与 Eigen::Matrix3d 等矩阵类型进行乘法运算,实现线性变换。
    • 例如:Eigen::Matrix3d m; Eigen::Vector3d v; 可以执行 m * v 来对向量 v 应用矩阵 m 的变换。
  5. 单位向量和范数

    • Eigen::Vector3d 提供了获取单位向量的方法,如 UnitX()UnitY()UnitZ() 分别返回沿 X、Y、Z 轴的单位向量。
    • 可以计算向量的范数(长度),使用 v.norm()
  6. 与四元数和旋转矩阵的转换

    • Eigen::Vector3d 可以与四元数或旋转矩阵相互转换,用于处理三维空间中的旋转。
    • 例如,可以从一个旋转向量创建一个四元数:Eigen::Quaterniond q = Eigen::Quaterniond(Eigen::AngleAxisd(angle, Eigen::Vector3d(x, y, z)));
  7. 仿射变换

    • Eigen::Vector3d 可以用于仿射变换,如平移,通过 Eigen::Isometry3d 类型实现。
    • 例如:Eigen::Isometry3d T = Eigen::Isometry3d::Identity(); T.pretranslate(Eigen::Vector3d(1, 3, 4));
  8. 欧拉角

    • Eigen::Vector3d 可以用来表示欧拉角,通常顺序为 yaw(偏航)、pitch(俯仰)、roll(翻滚)。
    • 例如:Eigen::Vector3d euler_angles = rotation_matrix.eulerAngles(2, 1, 0);

Eigen::Vector3d 是处理三维几何和线性代数问题时非常强大的工具,它的灵活性和效率使其在科学计算、机器人学、计算机图形学等领域得到广泛应用。

3.Eigen::Vector3d 通过下标操作符访问向量的元素,例如:v[0]、v[1]、v[2]和使用 .x()、.y()、.z() 成员函数来访问对应的元素有什么不同?

Eigen::Vector3d 类中,通过下标操作符(v[0]v[1]v[2])和使用 .x().y().z() 成员函数来访问向量元素的主要区别在于它们的返回类型和使用场景。

下标操作符

使用下标操作符访问元素时,返回的是 double& 类型,即一个双精度浮点数的引用。这意味着可以直接修改向量的值,也可以获取向量的值。这种方式更灵活,可以直接对向量的元素进行赋值操作。

Eigen::Vector3d v(1.0, 2.0, 3.0);
double x = v[0]; // 获取第一个元素的值
v[0] = 4.0;      // 修改第一个元素的值

成员函数

使用 .x().y().z() 成员函数访问元素时,返回的是 double 类型,即一个双精度浮点数的值。这意味着只能获取向量的值,而不能直接修改它。这种方式更安全,因为它避免了直接修改向量元素的风险,特别是在只读操作的场景中。

Eigen::Vector3d v(1.0, 2.0, 3.0);
double x = v.x(); // 获取第一个元素的值
// v.x() = 4.0;    // 错误:不能通过成员函数修改向量的值

区别总结

  • 返回类型:下标操作符返回 double&(引用),而成员函数返回 double(值)。
  • 可修改性:通过下标操作符可以直接修改向量元素的值,而成员函数只能获取值,不能修改。
  • 安全性:成员函数提供了一定程度的安全性,因为它们不允许直接修改向量的值,适合于需要只读访问的场景。
  • 性能:下标操作符可能比成员函数稍微快一些,因为它们返回的是引用,不需要额外的拷贝操作。

在实际使用中,可以根据需要选择适合的方式来访问 Eigen::Vector3d 的元素。如果需要修改向量的值,使用下标操作符;如果只需要读取值,使用成员函数更安全。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/482084.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux笔记---进程:进程终止

1. 进程终止概念与分类 进程终止是指一个正在运行的进程结束其执行的操作。以下是一些常见的导致进程终止的情况: 一、正常终止 完成任务当进程完成了它被设计要执行的任务后,就会正常终止。收到特定信号在操作系统中,进程可能会收到来自操作…

【工具推荐】dnsx——一个快速、多用途的 DNS 查询工具

basic/基本使用方式 echo baidu.com | dnsx -recon # 查询域名所有记录echo baidu.com | dnsx -a -resp # 查询域名的a记录echo baidu.com | dnsx -txt -resp # 查询域名的TXT记录echo ip | dnsx -ptr -resp # ip反查域名 A记录查询 TXT记录查询 ip反查域名 help/帮助信息 输…

【树莓派5】移动热点获取树莓派IP并初次登录SSH

本篇文章包含的内容 1 打开系统热点2 烧录系统设置3 配置 MobaXterm4 初次启动树莓派配置选项4.1 换源4.2 更新软件包4.3 安装vim编辑器4.4 更改CPU FAN温度转速 Windows版本:Windows11 24H2树莓派:树莓派5,Raspberry Pi 5SSH软件&#xff1a…

【Git系列】Git 提交历史分析:深入理解`git log`命令

💝💝💝欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学…

第144场双周赛:移除石头游戏、两个字符串得切换距离、零数组变换 Ⅲ、最多可收集的水果数目

Q1、[简单] 移除石头游戏 1、题目描述 Alice 和 Bob 在玩一个游戏,他们俩轮流从一堆石头中移除石头,Alice 先进行操作。 Alice 在第一次操作中移除 恰好 10 个石头。接下来的每次操作中,每位玩家移除的石头数 恰好 为另一位玩家上一次操作…

Python parsel库学习总结

parsel库是Python中用于解析HTML文件的库&#xff0c;其能通过CSS选择器、xpath、正则表达式来定位html中的元素。 通过css选择器定位元素 from parsel import Selectorhtml """ <html><head><a class"option1">这是一个伪html片…

【HarmonyOS学习日志(11)】计算机网络之概念,组成和功能

文章目录 计算机网络概念计算机网络&#xff0c;互连网与互联网的区别计算机网络互连网互联网&#xff08;因特网&#xff0c;Internet&#xff09; 计算机网络的组成和功能计算机网络的组成从组成部分看从工作方式看从逻辑功能看 计算机网络的功能数据通信资源共享分布式处理提…

Vue3 开源UI 框架推荐 (大全)

一 、前言 &#x1f4a5;这篇文章主要推荐了支持 Vue3 的开源 UI 框架&#xff0c;包括 web 端和移动端的多个框架&#xff0c;如 Element-Plus、Ant Design Vue 等 web 端框架&#xff0c;以及 Vant、NutUI 等移动端框架&#xff0c;并分别介绍了它们的特性和资源地址。&#…

视觉语言动作模型VLA的持续升级:从π0之参考基线Octo到OpenVLA、TinyVLA、DeeR-VLA、3D-VLA

第一部分 VLA模型π0之参考基线Octo 1.1 Octo的提出背景与其整体架构 1.1.1 Octo的提出背景与相关工作 许多研究使用从机器人收集的大量轨迹数据集来训练策略 从早期使用自主数据收集来扩展策略训练的工作[71,48,41,19-Robonet,27,30]到最近探索将现代基于transformer的策略…

k8s--pod创建、销毁流程

文章目录 一、pod创建流程二、pod销毁流程 一、pod创建流程 1、用户通过kubectl或其他api客户端提交pod spec给apiserver,然后会进行认证、鉴权、变更、校验等一系列过程2、apiserver将pod对象的相关信息最终存入etcd中,待写入操作执行完成,apiserver会返回确认信息给客户端3、…

相同的二叉树

给你两棵二叉树的根节点 p 和 q &#xff0c;编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同&#xff0c;并且节点具有相同的值&#xff0c;则认为它们是相同的。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;p [1,2,3], q [1,2,3] 输出&#xff1a;true示例 2&…

算法妙妙屋-------1.递归的深邃回响:全排列的奇妙组合

全排列的简要总结 全排列&#xff08;Permutation&#xff09;是数学中一个经典的问题&#xff0c;指的是从一组元素中&#xff0c;将所有元素按任意顺序排列形成的所有可能序列。 特点 输入条件&#xff1a; 给定一组互异的元素&#xff08;通常为数组或字符串&#xff09;。…

【Rust】unsafe rust入门

这篇文章简单介绍下unsafe rust的几个要点 1. 解引用裸指针 裸指针其实就是C或者说C的指针&#xff0c;与C的指针不同的是&#xff0c;Rust的裸指针还是要分为可变和不可变&#xff0c;*const T 和 *mut T&#xff1a; 基于引用创建裸指针 let mut num 5;let r1 &num …

什么是人工智能大模型?

成长路上不孤单&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a;&#x1f60a; 【14后&#x1f60a;///C爱好者&#x1f60a;///持续分享所学&#x1f60a;///如有需要欢迎收藏转发///&#x1f60a;】 今日分享关于人工智能大模型的相关内容&#xff01; …

基于深度学习和卷积神经网络的乳腺癌影像自动化诊断系统(PyQt5界面+数据集+训练代码)

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤之一&#xff0c;早期准确诊断对于提高生存率具有至关重要的意义。传统的乳腺癌诊断方法依赖于放射科医生的经验&#xff0c;然而&#xff0c;由于影像分析的复杂性和人类判断的局限性&#xff0c;准确率和一致性仍存在挑战。近年来&#xf…

【IMF靶场渗透】

文章目录 一、基础信息 二、信息收集 三、flag1 四、flag2 五、flag3 六、flag4 七、flag5 八、flag6 一、基础信息 Kali IP&#xff1a;192.168.20.146 靶机IP&#xff1a;192.168.20.147 二、信息收集 Nmap -sP 192.168.20.0/24 Arp-scan -l nmap -sS -sV -p- -…

MySQL 复合查询

实际开发中往往数据来自不同的表&#xff0c;所以需要多表查询。本节我们用一个简单的公司管理系统&#xff0c;有三张表EMP,DEPT,SALGRADE 来演示如何进行多表查询。表结构的代码以及插入的数据如下&#xff1a; DROP database IF EXISTS scott; CREATE database IF NOT EXIST…

理解Java集合的基本用法—Collection:List、Set 和 Queue,Map

本博文部分参考 博客 &#xff0c;强烈推荐这篇博客&#xff0c;写得超级全面&#xff01;&#xff01;&#xff01; 图片来源 Java 集合框架 主要包括两种类型的容器&#xff0c;一种是集合&#xff08;Collection&#xff09;&#xff0c;存储一个元素集合&#xff08;单列…

【看海的算法日记✨优选篇✨】第三回:二分之妙,寻径中道

&#x1f3ac; 个人主页&#xff1a;谁在夜里看海. &#x1f4d6; 个人专栏&#xff1a;《C系列》《Linux系列》《算法系列》 ⛰️ 一念既出&#xff0c;万山无阻 目录 &#x1f4d6;一、算法思想 细节问题 &#x1f4da;左右临界 &#x1f4da;中点选择 &#x1f4da;…

[CTF/网络安全] 攻防世界 upload1 解题详析

[CTF/网络安全] 攻防世界 upload1 解题详析 考察文件上传&#xff0c;具体原理及姿势不再赘述。 姿势 在txt中写入一句话木马<?php eval($_POST[qiu]);?> 回显如下&#xff1a; 查看源代码&#xff1a; Array.prototype.contains function (obj) { var i this.…