A-loam源码注释-头文件lidarFactor.hpp

Student JoeyLee

于 2024-09-07 15:50:41 发布

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分类专栏： a-loam 文章标签：算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Joeybee/article/details/141992105

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本篇博客是A-loam学习的笔记，用于SLAM初学者一起学习。

lidarFactor.hpp

#include <ceres/ceres.h>
#include <ceres/rotation.h>
#include <eigen3/Eigen/Dense>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h>
#include <pcl_conversions/pcl_conversions.h>

//pcl_conversions是ROS中的一个包，它提供了将PCL数据类型（如pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>）转换为ROS消息类型（如sensor_msgs/PointCloud2）的功能。这对于在ROS节点之间传递点云数据非常有用。

struct LidarEdgeFactor //用于发现边缘点 EdgePoint
{
    LidarEdgeFactor(Eigen::Vector3d curr_point_, Eigen::Vector3d last_point_a_,
                    Eigen::Vector3d last_point_b_, double s_)
        : curr_point(curr_point_), last_point_a(last_point_a_), last_point_b(last_point_b_), s(s_) {}

//构造函数,构造函数的初始化列表: curr_point(curr_point_), last_point_a(last_point_a_), last_point_b(last_point_b_), s(s_)用于将传入构造函数的参数值赋给类的成员变量。

    template <typename T>
    bool operator()(const T *q, const T *t, T *residual) const
    {

Eigen::Matrix<T, 3, 1> cp{T(curr_point.x()), T(curr_point.y()), T(curr_point.z())};

//cp: 表示当前点的三维坐标。
Eigen::Matrix<T, 3, 1> lpa{T(last_point_a.x()), T(last_point_a.y()), T(last_point_a.z())};

//lpa: 表示上一个点A的三维坐标。
Eigen::Matrix<T, 3, 1> lpb{T(last_point_b.x()), T(last_point_b.y()), T(last_point_b.z())};

//lpb: 表示上一个点B的三维坐标。

//Eigen::Quaternion<T> q_last_curr{q[3], T(s) * q[0], T(s) * q[1], T(s) * q[2]};
Eigen::Quaternion<T> q_last_curr{q[3], q[0], q[1], q[2]};

//Eigen::Quaternion<T> q_last_curr{q[3], q[0], q[1], q[2]};：这行代码创建了一个四元数q_last_curr，它表示从上一个点到当前点的旋转。四元数的参数是从数组q中提取的，其中q[0], q[1], q[2