Eigen

---

介绍

Eigen库是C++中的一个开源库，主要用于线性代数的运算，包括有向量运算、矩阵运算等等。由于在机器人控制中应用大量线性代数运算，因此需要掌握eigen库的使用。

安装

推荐从源码的方式安装eigen库

选择合适的版本下载源码到相应目录并解压得到eigen-x.x.x文件夹

cd eigen-x.x.x
mkdir build
cd build 
cmake ..
sudo make install

即可完成eigen库的安装

ps: 以上步骤大概率默认将eigen安装在了/usr/local/inculde中的eigen3，然而在很多工程中习惯于调用#include<Eigen/xxx>，而不是#include<eigen3/Eigen/xxx>，因此要将/usr/local/include中的eigen3文件夹复制到上层文件夹即/usr/local/include中，使用：

sudo cp -r /usr/local/include/eigen3/Eigen /usr/local/include

测试

新建一个test.cpp文件并插入代码段

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using Eigen::MatrixXd;

int main()
{
    MatrixXd m(2,2);
    m(0,0) = 4;
    m(1,0) = 1.2;
    m(0,1) = -5;
    m(1,1) = m(1,0) + m(0,1);
    std::cout << m << std::endl;
}

编译

g++ test.cpp -o test

运行

./test

得到

eigen头文件

modules	header file	contents
Core	#include<Eigen/Core>	Matrix和Array类，基础的线性代数运算
Geometry	#include<Eigen/Geometry>	旋转、平移等变换
LU	#include<Eigen/LU>	求逆、求行列式、LU分解
Cholesky	#include<Eigen/Cholesky>	LLT和LDLT Cholesky分解
Householder	#include<Eigen/Householder>	豪斯霍尔德变换
SVD	#include<Eigen/SVD>	SVD分解
QR	#include<Eigen/QR>	QR分解
Eigenvalues	#include<Eigen/Eigenvalues>	特征值、特征向量分解
Sparse	#include<Eigen/Sparse>	稀疏矩阵的存储和基本线性运算
稠密矩阵	#include<Eigen/Dense>	包含了Core、Geometry、LU、Cholesky、SVD、QR、Eigenvalues
矩阵	#include<Eigen/Eigen>	包含了Dense和Sparse

因此在使用时，若无严格要求，可以直接#include<Eigen/Dense>或#include<Eigen/Eigen>即可

使用

学习可以参考：官方文档，或参考CSDN中有许多教程