本文介绍了Eigen库在SLAM（同时定位与地图构建）中的应用，包括矩阵和向量的基本操作、乘法、逆矩阵、转置以及特征值和特征向量的计算。通过示例代码展示了如何使用Eigen库进行高效的线性代数运算，以助力SLAM算法的实现和性能提升。
SLAM视觉SLAM讲学习系列 - Eigen库在常见用法中的应用 编程
Eigen是一个用于线性代数运算的C++模板库，广泛应用于计算机视觉、机器人学和科学计算等领域。在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）中，Eigen库提供了强大的矩阵和向量运算功能，使得SLAM算法的实现更加高效和简洁。本文将介绍Eigen库在常见用法中的应用，并提供相应的源代码示例。
-
安装Eigen库
首先，您需要从Eigen官方网站（http://eigen.tuxfamily.org ↗）下载Eigen库的源代码。解压缩源代码后，将其包含目录添加到您的编译环境中。 -
基本矩阵和向量操作
Eigen库提供了丰富的矩阵和向量操作函数，可以进行基本的数学运算，如加法、减法、乘法和除法等。以下是一个简单的示例代码：
#include <iostream>
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
