2022-3-23 VectorXd 初始化变量长度

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博客讨论了在C++中使用VectorXd进行初始化时遇到的内存溢出问题。通过示例代码展示了如何正确初始化VectorXd对象`startj`和`goalj`，并解释了不指定初始长度导致的运行时错误——段错误，核心已转储。解决方法是为向量指定合适的初始大小以避免内存溢出。

    VectorXd startj(6),goalj(6);

    startj << 0,0,0,0,0,0;
    cout << " test .... " << endl<<endl;
    goalj << M_PI/2,M_PI/3,M_PI/4,M_PI/6,M_PI/5,M_PI;

不加 初始长度，则存入数据时内存溢出  VectorXd startj,goalj;

编译可以通过，运行时报错：段错误，核心已转储

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Eigen知识点1：数组、向量初始化

qq_41545537的博客

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1 知识点总结：（1）数组初始化 Eigen::MatrixXd m(2,2); m(0,0)=1; m<<1,2,3,4; MatrixXd m=MatrixXd::Random(3,3); MatrixXd m1=MatrixXd::Constant(3,3,1.2); MatrixXd m2=Matrix2d::Zero(); //零初始化 MatrixXd m3=Matrix3d::Ones(); //初始化为1 MatrixXf mat=MatrixXf::Ones

Eigen学习8：高级初始化

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参考官网教程高级初始化方法本篇介绍几种高级的矩阵初始化方法，重点介绍逗号初始化和特殊矩阵（单位阵、零阵）。逗号初始化 matrix, vector or array均可用逗号初始化；需要提前设置大小；按照从左到右、从上到下的顺序初始化； void demo_15() { RowVectorXd vec1(3); vec1 << 1, 2, 3; std::cout << "vec1 = " << vec1 << std:

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2022-4-5 eigen 库 vectorxd初始化指定长度

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未初始化长度，不能用 [] 操作。

vector的初始化及常用操作

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1.vector的初始化：可以有五种方式,举例说明如下：（1） vector<int> a(10); //定义了10个整型元素的向量（尖括号中为元素类型名，它可以是任何合法的数据类型），但没有给出初值，其值是不确定的。（2）vector<int>a(10,1); //定义了10个整型元素的向量,且给出每个元素的初值为1（3）vector<int>a(b); ...

Vector初始化与常用函数以及几个K问题

Fogo_XD的博客

12-13

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Vector_c++vector：定义说明初始化常用函数几个K问题 vector：定义说明 vector是已经被封装好了的动态数据可以被直接调用，可以存储多种类型的数组，所以可以称之为动态数组。进行vector操作前需要定义头文件#include<vector> 初始化 常用函数几个K问题 ...

【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(代码部分)

iwanderu的博客

03-08

9568

6.2 代码解析这部分代码在estimator::processImage()最后面。初始化部分的代码虽然生命周期比较短，但是，代码量巨大！主要分成2部分，第一部分是纯视觉SfM优化滑窗内的位姿，然后在融合IMU信息，按照理论部分优化各个状态量。 if (solver_flag == INITIAL)//进行初始化 { if (frame_count == WIN...

【ORB_SLAM3源码解读】IMU基础介绍、IMU姿态、速度、位置解算以及误差方程、坐标系

小秋 AI SLAM 入门实战教程

04-29

1万+

ORB_SLAM3优势 IMU(Inertial Measurement Unit),惯性测量单元 • 典型 6 轴 IMU 以较高频率(≥ 100Hz)返回被测量物体的角速度与加速度 • 受自身温度、零偏、振动等因素干扰,积分得到的平移和旋转容易漂移六自由度 IMU 本身由一个陀螺仪和一个加速度计组成,分别测量自身的角速度和加速度。 IMU 适合计算短时间、快速的运动; 快速响应,不受成像质量影响,角速度普遍比较准确,可估计绝对尺度存在零偏,低精度 IMU 积分位姿发散,高精度价格昂贵可利用视觉定位

Implicit-SDF-Planner代码详解（2）

jiayoushijie的博客

06-01

1238

在获得了一条初始路径后,下一步就是在此基础上生成一条光滑、安全、动力学可行的轨迹,这就是轨迹优化要解决的问题。其中,优化变量的排列顺序为[tau, xi],tau为时间变量,xi为控制点变量。最后,通过minco库的setConditions、setParameters和getTrajectory函数,生成最终的轨迹。代价函数还会计算各个代价对优化变量的梯度,存储在grad中。true这个函数遍历所有的障碍物点,对每个点计算其到swept volume的距离。

Eigen::VectorXd CorrGauss(const Eigen::VectorXd &vecTheta, const MatrixRXd &matDX) { int iCol = static_cast<int>(matDX.cols()); // 3 int iRow = static_cast<int>(matDX.rows()); // 1008 assert(vecTheta.size() == iCol); // 3 Eigen::VectorXd vecR = Eigen::VectorXd::Zero(iRow); for (int i = 0; i < iRow; i++) { double fSum = 0.0; for (int j = 0; j < iCol; j++) { fSum += (matDX(i, j) * matDX(i, j) * (-vecTheta(j))); } vecR(i) = std::pow(kM_E, fSum); } return vecR; }解读这段代码

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08-19

- 初始化一个长度为 `iRow` 的零向量 `vecR`，用于存储每个样本点的高斯相关函数值。 --- ### 核心计算逻辑 ```cpp for (int i = 0; i ; i++) { double fSum = 0.0; for (int j = 0; j ; j++) { fSum += ...

c++ eigen vector基础介绍和使用

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Eigen 入门 VectorXcd MatrixXcd LDL SVD

David Xiao

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参考：http://www.cnblogs.com/python27/p/EigenQuickRef.html 另外增加啦以下内容！！！关于VectorXcd MatrixXcd的用法甚少官网也没找到 // EigenTest.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include #include using namesp

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线性代数在3D游戏建模、深度学习、机器人工程、视频图像处理、航空航天等领域都有着举足轻重的位置。在使用C++编程时，如果从零编写矩阵的乘法、求逆、求特征值等运算，将会是件很麻烦的事情。而且，不管是从计算正确性，还是从效率方面都很难得到保障。因此，成熟稳定的线性代数库显得尤为重要。 Eigen是线性代数的C++模板库，它包含矩阵、向量、四元数、数值求解器和相关算法，其拥有良好的稳定性和计算效率，是我们搭建C++工程研究算法的必备利器。

＜Eigen::VectorXd＞对象存取

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对于存取vector<Eigen::VectorXd>类型的数据，还是建议用后面版本的代码。同时，如果说是其它类型的数据，也推荐存为二进制，而不是文本，否则可能出现问题。

std::vector

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介绍这篇文章的目的是为了介绍std::vector，如何恰当地使用它们的成员函数等操作。本文中还讨论了条件函数和函数指针在迭代算法中使用，如在remove_if()和for_each()中的使用。通过阅读这篇文章读者应该能够有效地使用vector容器，而且应该不会再去使用C类型的动态数组了。Vector总览vector是C++标准模板库中的部分内容，它是一个多功能的，能够操作多种

C++ 之vector的使用

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本节介绍几个初始化矩阵的高级方法，会更具体的介绍逗号初始化的方法。同样会介绍如何得到特殊矩阵比如单位矩阵和零矩阵等。逗号初始化Eigen提供了一个逗号初始化方法可以让使用者方便的设置矩阵、向量及数组的所有元素。简单的列出所有的元素，从左上角开始，从左至右，从上到下即可，当然前提是指定对象的尺寸，如果输入的数据少了或者多了，Eigen会报错的。Matrix3f m; m << 1, 2,...

vector的几种初始化及赋值方式

肥嘟嘟的左卫门

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C++的初始化方法很多，各种初始化方法有一些不同。 (1): vector ilist1; 默认初始化，vector为空， size为0，表明容器中没有元素，而且 capacity 也返回 0，意味着还没有分配内存空间。这种初始化方式适用于元素个数未知，需要在程序中动态添加的情况。 (2): vector ilist2(ilist); vector ilist2 = ilist; 两种方式等价，ilist2 初始化为ilist 的拷贝，ilist必须与ilist2 类型相同，也就是同为int的vect

C++——Eigen库的学习(2)

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vector 的六种创建和初始化方法

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C++实现wptar-admm怎么处理

06-12

### C++ 实现 WPTAR-ADMM 算法的步骤与代码示例 WPTAR-ADMM 是一种结合小波包变换（Wavelet Packet Transform, WPT）和交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM）的算法，用于稀疏信号恢复、图像去噪等任务。以下是实现该算法的步骤和代码示例。 #### 1. 算法概述 WPTAR-ADMM 的核心思想是将信号分解为小波包域中的稀疏表示，并通过 ADMM 框架求解优化问题。其目标函数通常可以写为： \[ \min_{x,z} \frac{1}{2} \| Ax - b \|_2^2 + \lambda \| z \|_1 \quad \text{s.t.} \quad x = W^{-1}z, \] 其中 \(A\) 是测量矩阵，\(b\) 是观测值，\(W\) 是小波包变换矩阵，\(\lambda\) 是正则化参数。为了简化求解，引入辅助变量 \(z\) 表示小波包系数，优化问题可以转化为： \[ \min_{x,z} \frac{1}{2} \| Ax - b \|_2^2 + \lambda \| z \|_1 \quad \text{s.t.} \quad x = W^{-1}z. \] 通过 ADMM 方法，将问题分解为三个子问题：更新 \(x\)、更新 \(z\) 和更新对偶变量 \(y\)。 --- #### 2. C++ 实现步骤 ##### (1) 初始化变量定义所有需要的变量，包括原始信号 \(x\)、小波包系数 \(z\)、对偶变量 \(y\)、测量矩阵 \(A\) 和观测值 \(b\)。 ```cpp #include <Eigen/Dense> #include <iostream> using namespace Eigen; using namespace std; int main() { // 参数设置 int N = 100; // 信号长度 int M = 50; // 测量数 double lambda = 0.1; // 正则化参数 double rho = 1.0; // ADMM 参数 // 初始化矩阵和向量 MatrixXd A = MatrixXd::Random(M, N); // 测量矩阵 VectorXd b = VectorXd::Random(M); // 观测值 VectorXd x = VectorXd::Zero(N); // 原始信号 VectorXd z = VectorXd::Zero(N); // 小波包系数 VectorXd y = VectorXd::Zero(N); // 对偶变量 // 小波包变换矩阵 W 和逆变换矩阵 W_inv MatrixXd W = MatrixXd::Identity(N, N); // 示例中假设 W 为单位矩阵 MatrixXd W_inv = MatrixXd::Identity(N, N); // 迭代次数 int max_iter = 100; ``` ##### (2) 更新 \(x\) 通过最小化目标函数中的二次项更新 \(x\)： \[ x^{k+1} = \arg\min_x \frac{1}{2} \| Ax - b \|_2^2 + \frac{\rho}{2} \| x - W^{-1}z^k + y^k / \rho \|_2^2. \] 这是一个凸二次优化问题，可以通过解析解计算： \[ x^{k+1} = (A^T A + \rho I)^{-1} (A^T b + \rho (W^{-1}z^k - y^k / \rho)). \] ```cpp for (int iter = 0; iter < max_iter; ++iter) { // 更新 x MatrixXd ATA = A.transpose() * A; MatrixXd ATb = A.transpose() * b; VectorXd temp_x = W_inv * z - y / rho; x = (ATA + rho * MatrixXd::Identity(N, N)).ldlt().solve(ATb + rho * temp_x); ``` ##### (3) 更新 \(z\) 通过最小化目标函数中的 \(L_1\) 范数项更新 \(z\)： \[ z^{k+1} = \arg\min_z \lambda \| z \|_1 + \frac{\rho}{2} \| Wx^{k+1} - z + y^k / \rho \|_2^2. \] 这可以通过软阈值算子（Soft Thresholding Operator）计算： \[ z^{k+1} = S_{\lambda/\rho}(Wx^{k+1} + y^k / \rho), \] 其中软阈值算子定义为： \[ S_\tau(u) = \begin{cases} u - \tau, & u > \tau, \\ u + \tau, & u < -\tau, \\ 0, & |u| \leq \tau. \end{cases} \] ```cpp // 更新 z VectorXd soft_threshold(VectorXd u, double tau) { return u.array().sign() * (u.array().abs() - tau).max(0.0); } VectorXd temp_z = W * x + y / rho; z = soft_threshold(temp_z, lambda / rho); ``` ##### (4) 更新对偶变量 \(y\) 通过以下公式更新对偶变量 \(y\)： \[ y^{k+1} = y^k + \rho (Wx^{k+1} - z^{k+1}). \] ```cpp // 更新 y y += rho * (W * x - z); } // 输出结果 cout << "Reconstructed signal: " << x.transpose() << endl; return 0; } ``` --- #### 3. 注意事项 - **小波包变换矩阵 \(W\)**：在实际应用中，\(W\) 可能是一个复杂的变换矩阵，需要使用专门的小波包库（如FFTW或PyWavelets）生成。 - **性能优化**：对于大规模问题，矩阵求逆可能成为瓶颈，可以使用共轭梯度法（Conjugate Gradient, CG）代替直接求逆。 - **参数选择**：\(\lambda\) 和 \(\rho\) 的选择会影响收敛速度和解的质量，通常需要通过实验调整[^1]。 --- ###

2022-3-23 VectorXd 初始化变量 长度

2022-3-23 VectorXd 初始化变量长度