標准::向量<Eigen::Vector3d>到本征::MatrixXd本征

Question

我想知道是否有更簡單的方法來解決我的問題而不是使用 for 循環。 所以這里的情況是：

一般來說，我想從我的傳感器收集數據點（消息類型為Eigen::Vector3d ，我無法更改，因為它是一個巨大的框架）

收集的點應保存在 Eigen MatrixXd （以便在優化算法中將它們作為矩陣進一步處理），矩陣的先驗維數部分未知，因為這取決於我將進行多少次測量（一維是 3因為有 x,y,z 坐標）

目前，我創建了一個std::vector<Eigen::Vector3d> ，我通過 push_back 收集點，在我完成收集點后，我想使用操作 Map 將其轉換為MatrixXd 。

 sensor_input = Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>(sensor_input_vector.data(),3,sensor_input_vector.size());

但我有一個錯誤並注意：參數 1 從Eigen::Matrix<double, 3, 1>*到Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >::PointerArgType {aka double*}沒有已知的轉換Eigen::Map<Eigen::Matrix<double, -1, -1>, 0, Eigen::Stride<0, 0> >::PointerArgType {aka double*}

你能告訴我如何通過使用地圖函數來實現這一點嗎？

Answer 1

簡短回答：您需要編寫（在確保您的輸入不為空后）：

sensor_input = Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>(sensor_input_vector[0].data(),3,sensor_input_vector.size());

原因是Eigen::Map需要一個指向底層Scalar類型的指針（在本例中為double* ），而std::vector::data()返回一個指向向量內第一個元素的指針（即Eigen::Vector3d* )。

現在sensor_input_vector[0].data()會給你一個指向std::vector第一個元素的第一個（ Vector3d ）條目的指針。 或者，您可以像這樣reinterpret_cast ：

sensor_input = Eigen::Map<Eigen::MatrixXd>(reinterpret_cast<double*>(sensor_input_vector.data()),3,sensor_input_vector.size());

在很多情況下，你可以真正避免數據復制到一個Eigen::MatrixXd而是直接工作與Eigen::Map ，並代替MatrixXd可以使用Matrix3Xd來表達，它是在編譯時已知有確切3行：

// creating an Eigen::Map has O(1) cost
Eigen::Map<Eigen::Matrix3Xd> sensor_input_mapped(sensor_input_vector[0].data(),3,sensor_input_vector.size());
// use sensor_input_mapped, the same way you used sensor_input before

您需要確保在使用sensor_input_mapped不會重新分配底層std::vector 。 此外，更改std::vector單個元素將在Map更改它們，反之亦然。

Answer 2

此解決方案應該有效：

Eigen::MatrixXd sensor_input = Eigen::MatrixXd::Map(sensor_input_vector[0].data(),
 3, sensor_input_vector.size());

由於您的輸出將是一個 3 x N 的矩陣（N 是 3D 向量的數量），您也可以使用Eigen::Matrix3Xd的Map函數：

Eigen::Matrix3Xd sensor_input = Eigen::Matrix3Xd::Map(sensor_input_vector[0].data(),
 3, sensor_input_vector.size());