slam14(1) v1_4_2代码 SLAM中的优化、李群李代数和BA

 

1安装库教程

https://blog.csdn.net/weixin_44684139/article/details/104803225

 

0.1 安装eigen3.3以上版本（这里我选用最新的3.3.7，注意3.2系列的不可以！！！）
注意，千万不要使用 sudo apt-get install libeigen3-dev 因为这个命令下载的是3.2版本的eigen，从而无法与模板类的sophus相匹配

正确方法：
（1）在官网（http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page）下载安装包：eigen-3.3.7.tar.bz2 ，然后提取到此处
（2）进入文件夹eigen-3.3.7，右键在终端打开。
（3）进行安装

mkdir build

cd build

cmake ..

sudo make install

　　（4）检查是否安装成功：（忽略其他包。。。）

1.Sophus安装

根据评论，现如今sophus需要依赖fmt库，因此优先安装fmt：

 下载

https://fmt.dev/8.1.1/index.html

 

 

 

 

cd fmt
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

　

 

 

　

然后依旧按照原先的步骤====================================

1.1 自己建立一个文件夹，在终端打开，然后

git下载的可能不是最新的，最好去官网下载

git clone https://github.com/strasdat/Sophus.git
cd Sophus/

mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install

　　

 

 

工程

 

 CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 3.0)
project(useSophus)

# 1-1 为使用 sophus，需要使用find_package命令找到它
find_package(Sophus REQUIRED)
include_directories(${Sophus_INCLUDE_DIRS})

# 1-2 Eigen
include_directories("/usr/local/include/eigen3")

# 2 编译程序
add_executable(useSophus useSophus.cpp)
target_link_libraries(useSophus ${Sophus_LIBRARIES} fmt)

# 3 新工程
#add_subdirectory(example)

　　useSophus.cpp

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>
#include "sophus/se3.hpp"

using namespace std;
using namespace Eigen;

/// 本程序演示sophus的基本用法

int main(int argc, char **argv) {

  // 沿Z轴转90度的旋转矩阵
  Matrix3d R = AngleAxisd(M_PI / 2, Vector3d(0, 0, 1)).toRotationMatrix();
  // 或者四元数
  Quaterniond q(R);
  Sophus::SO3d SO3_R(R);              // Sophus::SO3d可以直接从旋转矩阵构造
  Sophus::SO3d SO3_q(q);              // 也可以通过四元数构造
  // 二者是等价的
  cout << "SO(3) from matrix:\n" << SO3_R.matrix() << endl;
  cout << "SO(3) from quaternion:\n" << SO3_q.matrix() << endl;
  cout << "they are equal" << endl;

  // 使用对数映射获得它的李代数
  Vector3d so3 = SO3_R.log();
  cout << "so3 = " << so3.transpose() << endl;
  // hat 为向量到反对称矩阵
  cout << "so3 hat=\n" << Sophus::SO3d::hat(so3) << endl;
  // 相对的，vee为反对称到向量
  cout << "so3 hat vee= " << Sophus::SO3d::vee(Sophus::SO3d::hat(so3)).transpose() << endl;

  // 增量扰动模型的更新
  Vector3d update_so3(1e-4, 0, 0); //假设更新量为这么多
  Sophus::SO3d SO3_updated = Sophus::SO3d::exp(update_so3) * SO3_R;
  cout << "SO3 updated = \n" << SO3_updated.matrix() << endl;

  cout << "*******************************" << endl;
  // 对SE(3)操作大同小异
  Vector3d t(1, 0, 0);           // 沿X轴平移1
  Sophus::SE3d SE3_Rt(R, t);           // 从R,t构造SE(3)
  Sophus::SE3d SE3_qt(q, t);            // 从q,t构造SE(3)
  cout << "SE3 from R,t= \n" << SE3_Rt.matrix() << endl;
  cout << "SE3 from q,t= \n" << SE3_qt.matrix() << endl;
  // 李代数se(3) 是一个六维向量，方便起见先typedef一下
  typedef Eigen::Matrix<double, 6, 1> Vector6d;
  Vector6d se3 = SE3_Rt.log();
  cout << "se3 = " << se3.transpose() << endl;
  // 观察输出，会发现在Sophus中，se(3)的平移在前，旋转在后.
  // 同样的，有hat和vee两个算符
  cout << "se3 hat = \n" << Sophus::SE3d::hat(se3) << endl;
  cout << "se3 hat vee = " << Sophus::SE3d::vee(Sophus::SE3d::hat(se3)).transpose() << endl;

  // 最后，演示一下更新
  Vector6d update_se3; //更新量
  update_se3.setZero();
  update_se3(0, 0) = 1e-4;
  Sophus::SE3d SE3_updated = Sophus::SE3d::exp(update_se3) * SE3_Rt;
  cout << "SE3 updated = " << endl << SE3_updated.matrix() << endl;

  return 0;
}

　　

编译

mkdir build
cd build
cmake ..
make

　　

 

 运行结果