【筹码乾坤指标源码】【wzzz指标源码】【34433直播源码】qr分解源码_qr分解代码

时间:2024-12-24 08:22:57 编辑:男生杂志封面分层源码 来源:源码之家企业旺铺源码

1.c++如何求矩阵特征值
2.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
3.因子图优化 SLAM 研究方向归纳

qr分解源码_qr分解代码

c++如何求矩阵特征值

       c++求矩阵特征值方法:

       函数:

       Matrix_EigenValue(double *K1,分解分解int n,int LoopNumber,double Error1,double *Ret)

       K1:n阶方阵

       n:方阵K1的阶数

       LoopNumber:在误差无法保证能得到结果时运算的最大次数

       Error1:误差控制变量

       Ret:返回的一个n*2的矩阵。矩阵的源码每一行是求得的特征值,第一列代表特征值实数部分,代码第二列代表虚数部分

       函数成功返回True,分解分解失败返回False

       特别说明:

       Matrix_Hessenberg:把n阶方阵K1化为上三角Hessenberg矩阵,源码其中A储存上三角Hessenberg矩阵

       源代码:

       bool Matrix_EigenValue(double *K1,int n,int LoopNumber,double Error1,double *Ret)

        {

        int i,j,k,t,m,Loop1;

        double b,c,d,g,xy,p,q,r,x,s,e,f,z,y,temp,*A;

        A=new double[n*n];

        Matrix_Hessenberg(K1,n,A);

        m=n;

        Loop1=LoopNumber;

        while(m!=0)

        {

        t=m-1;

        while(t>0)

        {

        temp=abs(A[(t-1)*n+t-1]);

        temp+=abs(A[t*n+t]);

        temp=temp*Error1;

        if (abs(A[t*n+t-1])>temp)

        {

        t--;

        }

        else

        {

        break;

        }

        }

        if (t==m-1)

        {

        Ret[(m-1)*2]=A[(m-1)*n+m-1];

        Ret[(m-1)*2+1]=0;

        m-=1;

        Loop1=LoopNumber;

        }

        else if(t==m-2)

        {

        b=-A[(m-1)*n+m-1]-A[(m-2)*n+m-2];

        c=A[(m-1)*n+m-1]*A[(m-2)*n+m-2]-A[(m-1)*n+m-2]*A[(m-2)*n+m-1];

        d=b*b-4*c;

        y=sqrt(abs(d));

        if (d>0)

        {

        xy=1;

        if (b<0)

        {

        xy=-1;

        }

        Ret[(m-1)*2]=-(b+xy*y)/2;

        Ret[(m-1)*2+1]=0;

        Ret[(m-2)*2]=c/Ret[(m-1)*2];

        Ret[(m-2)*2+1]=0;

        }

        else

        {

        Ret[(m-1)*2]=-b/2;

        Ret[(m-2)*2]=-b/2;

        Ret[(m-1)*2+1]=y/2;

        Ret[(m-2)*2+1]=-y/2;

        }

        m-=2;

        Loop1=LoopNumber;

        }

        else

        {

        if (Loop1<1)

        {

        return false;

        }

        Loop1--;

        j=t+2;

        while (j<m)

        {

        A[j*n+j-2]=0;

        j++;

        }

        j=t+3;

        while (j<m)

        {

        A[j*n+j-3]=0;

        j++;

        }

        k=t;

        while (k<m-1)

        {

        if (k!=t)

        {

        p=A[k*n+k-1];

        q=A[(k+1)*n+k-1];

        if (k!=m-2)

        {

        r=A[(k+2)*n+k-1];

        }

        else

        {

        r=0;

        }

        }

        else

        {

        b=A[(m-1)*n+m-1];

        c=A[(m-2)*n+m-2];

        x=b+c;

        y=b*c-A[(m-2)*n+m-1]*A[(m-1)*n+m-2];

        p=A[t*n+t]*(A[t*n+t]-x)+A[t*n+t+1]*A[(t+1)*n+t]+y;

        q=A[(t+1)*n+t]*(A[t*n+t]+A[(t+1)*n+t+1]-x);

        r=A[(t+1)*n+t]*A[(t+2)*n+t+1];

        }

        if (p!=0 || q!=0 || r!=0)

        {

        if (p<0)

        {

        xy=-1;

        }

        else

        {

        xy=1;

        }

        s=xy*sqrt(p*p+q*q+r*r);

        if (k!=t)

        {

        A[k*n+k-1]=-s;

        }

        e=-q/s;

        f=-r/s;

        x=-p/s;

        y=-x-f*r/(p+s);

        g=e*r/(p+s);

        z=-x-e*q/(p+s);

        for (j=k;j<m;j++)

        {

        b=A[k*n+j];

        c=A[(k+1)*n+j];

        p=x*b+e*c;

        q=e*b+y*c;

        r=f*b+g*c;

        if (k!=m-2)

        {

        b=A[(k+2)*n+j];

        p+=f*b;

        q+=g*b;

        r+=z*b;

        A[(k+2)*n+j]=r;

        }

        A[(k+1)*n+j]=q;

        A[k*n+j]=p;

        }

        j=k+3;

        if (j>m-2)

        {

        j=m-1;

        }

        for (i=t;i<j+1;i++)

        {

        b=A[i*n+k];

        c=A[i*n+k+1];

        p=x*b+e*c;

        q=e*b+y*c;

        r=f*b+g*c;

        if (k!=m-2)

        {

        b=A[i*n+k+2];

        p+=f*b;

        q+=g*b;

        r+=z*b;

        A[i*n+k+2]=r;

        }

        A[i*n+k+1]=q;

        A[i*n+k]=p;

        }

        }

        k++;

        }

        }

        }

        delete []A;

        return true;

       }

7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)

       在上一讲中,我们深入探讨了pf.cpp文件,代码筹码乾坤指标源码它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。分解分解重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、源码pf_init_model_fn_t初始化模型以及pf->random_pose_fn方法进行粒子初始化。代码粒子的分解分解插入和存储采用kd树数据结构,同时kd树也表达直方图的源码k个bins,通过叶子节点数展现。代码

       本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的分解分解作用(pf_kdtree.cpp)、概率密度函数pdf与特征值分解的源码关系(eig3.cpp、pf_vector.cpp)以及如何利用pdf生成随机位姿(pf_pdf.cpp),代码同时解释kd树与直方图的对应关系。

       在概率密度函数pdf的创建中,我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t,包含均值和协方差的描述,接着进行协方差矩阵的分解,通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。wzzz指标源码

       通过pdf结构体实现随机位姿的生成,具体在pf_pdf.cpp中pf_pdf_gaussian_sample函数实现,使用无均值带标准差的高斯分布进行生成。

       kd树数据结构在pf_kdtree.cpp中定义,包括节点和树的初始化,以及新位姿的插入。kd树的插入依据树的性质,通过计算max_split、中位数和分支点维数来定位新节点位置。查找节点和计算给定位姿权重则通过kd树结构实现,34433直播源码最终将树中叶子节点打标签,以统计特性如均值和协方差计算整个粒子集。

       kd树在AMCL中承担直方图功能,以叶子节点数目表示bin个数(k),概率密度函数pdf依赖于输入的均值和协方差生成,用于随机位姿的产生。此外,kd树还用于判断粒子集是否收敛。最后,kd树表达直方图的csec源码问题过程在pf.cpp中pf_update_resample函数中实现,而pf_resample_limit函数用于设定采样限制。

       kd树在粒子滤波器模型中的作用包括存储粒子样本集、查找和插入新位姿,以及统计特性计算。概率密度函数pdf的使用除了初始化粒子位姿外,还有判断粒子收敛的作用。下一讲将探讨amcl_node.cpp的处理内容,包括初始位姿、激光数据和坐标系转换,以及粒子滤波器pf的几何结构源码运用。

因子图优化 SLAM 研究方向归纳

       因子图优化在SLAM研究中扮演着关键角色,但选择正确的路径至关重要。经过作者近半年的探索,我们看到了他的摸索历程和教训。以下是关键点的归纳:

       错误的学习路径

       作者起初被cartographer论文引入,尝试了平方根SAM和isam2,以及GTSAM框架,但陷入论文、教材与框架的循环,未能深入理解。错误的方法包括直接阅读源代码、依赖可视化教程而非底层原理,以及频繁切换学习材料。

       正确的入门路径

       建议从实际应用GTSAM库开始,通过理解isam1中的因子图构建,尤其是用Matlab实现基础概念。重点在于掌握因子图的基本思想和增量优化,包括QR分解和Givens旋转。之后理解因子图转贝叶斯网的过程,并研究Bayes tree的构建和更新。

       研究方向与挖掘点

       - 算法改进:isam1的优化策略、isam2的树转换简化,以及贝叶斯树的深度调整。

       - 新应用:如LOAM的增量优化应用,可以寻找新的机器人应用场景,比如高精度实时地图需求。

       避开的陷阱

       - 避免陷入代码细节,保持理论核心,注意GTSAM的工程性质。

       - 不要一开始就追求贝叶斯树,关键在于因子图和信息矩阵的增量优化。

       作者的困惑

       - 寻找实时全局优化的平衡,以及技术应用与现实需求的结合。

       总的来说,因子图优化的研究方向包括算法优化和新应用的探索,同时需要明确定位,避免陷入细节,保持理论与实践的结合。希望这些建议能帮助后来者避免作者的弯路,找到自己的研究方向。

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