使用 C++ 和 Eigen 库理解 IMU 数据处理与可视化

        在本文中，我们将探讨如何使用 C++ 和 Eigen 库处理和可视化惯性测量单元（IMU）数据。IMU 数据在各种应用中至关重要，包括机器人技术、导航系统和虚拟现实。我们将探讨如何读取 IMU 数据，处理数据以估计姿态，并使用 Pangolin 可视化轨迹。

读取 IMU 数据

        我们首先从文件中读取 IMU 数据。数据包括时间戳、角速度和加速度。我们使用一个简单的函数 readIMUData 解析数据，并将其存储在 ImuFrame 结构的向量中。

IMU的数据格式

1403636579758555392 -0.099134701513277898 0.14730578886832138 0.02722713633111154 8.1476917083333333 -0.37592158333333331 -2.4026292499999999

估计姿态

        接下来，我们实现一个 IMU 跟踪器类（IMUTracker）来估计随时间变化的姿态（位置和方向）。我们用第一个 IMU 帧初始化跟踪器，并顺序处理后续帧来更新姿态估计。姿态估计的核心是将角速度积分以更新方向，将加速度积分以更新位置。

可视化

        一旦我们估计了姿态，我们就使用 Pangolin 在三维空间中可视化轨迹。我们创建一个窗口，并在其中渲染轨迹。每个姿态表示为一个点，我们连接连续的姿态以可视化轨迹。

代码展示

IMUTracker.h

// 包含必要的头文件
#pragma once#include <eigen3/Eigen/Dense> // Eigen 线性代数库的头文件
#include <fstream>            // 文件输入输出流
#include <iomanip>            // 格式控制头文件，用于输出格式控制
#include <iostream>           // 标准输入输出流
#include <pangolin/pangolin.h> // Pangolin 可视化库头文件
#include <unistd.h>             // 提供对 POSIX 操作系统 API 的访问
#include <vector>               // 向量容器头文件using namespace std;
using namespace Eigen; // Eigen 命名空间// 姿态结构体
struct Pose
{uint64_t timestamp;       // 时间戳Vector3d position;        // 位置Quaterniond orientation;  // 方向Vector3d linear_vel;      // 线性速度Vector3d ang_vel;         // 角速度
};// 点结构体
struct Point
{Vector3d pos;       // 位置Matrix3d orien;     // 方向Vector3d ang_vel;   // 角速度Vector3d linear_vel; // 线性速度
};// IMU 数据帧结构体
struct ImuFrame
{uint64_t ti