Advertisement

机械臂姿态矩阵转换为欧拉角的说明文档

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本文档详细介绍了如何将机械臂的姿态矩阵转换成便于理解和应用的欧拉角表示法,涵盖必要的数学原理及具体步骤。 ### 机械臂位姿矩阵转欧拉角说明文档 #### 引言 在机械臂运动学领域中,为了精确地控制机械臂的位置与姿态,通常需要将表示位置和姿态的旋转矩阵(RT矩阵)转换为更直观的欧拉角形式。欧拉角是一种描述三维空间中刚体旋转的方法,它可以将复杂的旋转分解为围绕三个坐标轴的简单旋转序列。本段落档详细介绍了如何从RT矩阵中提取不同顺序的欧拉角,并提供了相关的数学公式和示例代码。 #### 由RT矩阵提取欧拉角 在讨论具体转换方法之前,需要先了解一些基本概念: - **旋转矩阵**:一个3x3的正交矩阵,用于描述三维空间中的旋转。 - **欧拉角**:一组三个角度,通常表示为α, β, γ,分别对应于沿X、Y和Z轴的旋转角度。 - **本体坐标系与世界坐标系**:本体坐标系固定在物体上,而世界坐标系是固定的参考框架。 #### 不同位姿类型 根据旋转轴的不同顺序,可以定义12种不同的欧拉角表示方式。下面逐一介绍这些转换方法: ##### 3.1 RxRyRz 这种情况下,旋转顺序为先绕X轴旋转,然后绕Y轴旋转,最后绕Z轴旋转。相应的转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(R_{32}, R_{33}) \\ \beta &= -\arcsin(R_{31}) \\ \gamma &= \arctan2(R_{21}, R_{11}) \end{align*} \] 其中,\(R_{ij}\) 表示旋转矩阵的第i行第j列元素。 ##### 3.2 RxRzRy 对于先绕X轴旋转、然后绕Z轴旋转和最后绕Y轴旋转的情况,转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(-R_{23}, R_{33}) \\ \beta &= \arcsin(R_{13}) \\ \gamma &= \arctan2(-R_{12}, R_{11}) \end{align*} \] ##### 3.3 RyRxRz 先绕Y轴旋转、然后绕X轴旋转和最后绕Z轴旋转,对应的公式为: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(R_{13}, -R_{23}) \\ \beta &= \arcsin(R_{33}) \\ \gamma &= \arctan2(R_{32}, R_{31}) \end{align*} \] ##### 3.4 RyRzRx 对于先绕Y轴旋转、然后绕Z轴旋转和最后绕X轴旋转的情况,转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(-R_{32}, R_{12}) \\ \beta &= \arcsin(-R_{22}) \\ \gamma &= \arctan2(-R_{21}, R_{23}) \end{align*} \] ##### 3.5 RzRxRy 先绕Z轴旋转、然后绕X轴旋转和最后绕Y轴旋转,对应的公式为: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(R_{21}, R_{11}) \\ \beta &= -\arcsin(R_{31}) \\ \gamma &= \arctan2(R_{32}, R_{33}) \end{align*} \] ##### 3.6 RzRyRx 对于先绕Z轴旋转、然后绕Y轴旋转和最后绕X轴旋转的情况,转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(-R_{31}, R_{21}) \\ \beta &= \arcsin(R_{11}) \\ \gamma &= \arctan2(-R_{12}, -R_{13}) \end{align*} \] 此外,还有其他六种情况,包括Rx0RyRx1、Rx0RzRx1、Ry0RxRy1、Ry0RzRy1、Rz0RxRz1和 Rz0RyRz1。它们的转换公式类似,只是涉及的旋转轴有所不同。 #### 代码实现示例 下面给出一个简单的Python函数示例,用于从旋转矩阵中提取欧拉角(以RxRyRz为例): ```python import numpy as np def euler_from_matrix(matrix): # 提取欧拉角(α, β, γ)的函数

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 姿
    优质
    本文档详细介绍了如何将机械臂的姿态矩阵转换成便于理解和应用的欧拉角表示法,涵盖必要的数学原理及具体步骤。 ### 机械臂位姿矩阵转欧拉角说明文档 #### 引言 在机械臂运动学领域中,为了精确地控制机械臂的位置与姿态,通常需要将表示位置和姿态的旋转矩阵(RT矩阵)转换为更直观的欧拉角形式。欧拉角是一种描述三维空间中刚体旋转的方法,它可以将复杂的旋转分解为围绕三个坐标轴的简单旋转序列。本段落档详细介绍了如何从RT矩阵中提取不同顺序的欧拉角,并提供了相关的数学公式和示例代码。 #### 由RT矩阵提取欧拉角 在讨论具体转换方法之前,需要先了解一些基本概念: - **旋转矩阵**:一个3x3的正交矩阵,用于描述三维空间中的旋转。 - **欧拉角**:一组三个角度,通常表示为α, β, γ,分别对应于沿X、Y和Z轴的旋转角度。 - **本体坐标系与世界坐标系**:本体坐标系固定在物体上,而世界坐标系是固定的参考框架。 #### 不同位姿类型 根据旋转轴的不同顺序,可以定义12种不同的欧拉角表示方式。下面逐一介绍这些转换方法: ##### 3.1 RxRyRz 这种情况下,旋转顺序为先绕X轴旋转,然后绕Y轴旋转,最后绕Z轴旋转。相应的转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(R_{32}, R_{33}) \\ \beta &= -\arcsin(R_{31}) \\ \gamma &= \arctan2(R_{21}, R_{11}) \end{align*} \] 其中,\(R_{ij}\) 表示旋转矩阵的第i行第j列元素。 ##### 3.2 RxRzRy 对于先绕X轴旋转、然后绕Z轴旋转和最后绕Y轴旋转的情况,转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(-R_{23}, R_{33}) \\ \beta &= \arcsin(R_{13}) \\ \gamma &= \arctan2(-R_{12}, R_{11}) \end{align*} \] ##### 3.3 RyRxRz 先绕Y轴旋转、然后绕X轴旋转和最后绕Z轴旋转,对应的公式为: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(R_{13}, -R_{23}) \\ \beta &= \arcsin(R_{33}) \\ \gamma &= \arctan2(R_{32}, R_{31}) \end{align*} \] ##### 3.4 RyRzRx 对于先绕Y轴旋转、然后绕Z轴旋转和最后绕X轴旋转的情况,转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(-R_{32}, R_{12}) \\ \beta &= \arcsin(-R_{22}) \\ \gamma &= \arctan2(-R_{21}, R_{23}) \end{align*} \] ##### 3.5 RzRxRy 先绕Z轴旋转、然后绕X轴旋转和最后绕Y轴旋转,对应的公式为: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(R_{21}, R_{11}) \\ \beta &= -\arcsin(R_{31}) \\ \gamma &= \arctan2(R_{32}, R_{33}) \end{align*} \] ##### 3.6 RzRyRx 对于先绕Z轴旋转、然后绕Y轴旋转和最后绕X轴旋转的情况,转换公式如下: \[ \begin{align*} \alpha &= \arctan2(-R_{31}, R_{21}) \\ \beta &= \arcsin(R_{11}) \\ \gamma &= \arctan2(-R_{12}, -R_{13}) \end{align*} \] 此外,还有其他六种情况,包括Rx0RyRx1、Rx0RzRx1、Ry0RxRy1、Ry0RzRy1、Rz0RxRz1和 Rz0RyRz1。它们的转换公式类似,只是涉及的旋转轴有所不同。 #### 代码实现示例 下面给出一个简单的Python函数示例,用于从旋转矩阵中提取欧拉角(以RxRyRz为例): ```python import numpy as np def euler_from_matrix(matrix): # 提取欧拉角(α, β, γ)的函数
  • 将旋
    优质
    本文介绍了如何将旋转矩阵转换为欧拉角的方法和步骤。通过详细的数学推导,帮助读者理解两者之间的关系,并提供实用的应用技巧。适合需要进行3D图形变换的研究者和技术人员阅读。 在MATLAB中实现将旋转矩阵转换为欧拉角的简单m文件代码。
  • 计算(包括zyz和zyx序列)及旋
    优质
    本文探讨了如何计算机械臂的欧拉角(涵盖ZYZ和ZXY轴顺序)及其对应的旋转矩阵,为机器人姿态控制提供理论支持。 计算机械臂的欧拉角涉及将欧拉角转换为旋转矩阵以及从旋转矩阵反向推导出欧拉角的过程。在不同类型的机器人系统中,可以选择两种主要的欧拉角序列:ZYZ 和 ZYX。 例如,ABB 机器人的坐标系使用的是 ZYX 格式;川崎机器人则采用 OAT 参数(等同于 ZYZ 序列)来定义其机械臂的姿态。 在旋转顺规方面,存在总共12种不同的欧拉角序列。这些可以分为两类:六种涉及三个不同轴的组合 (Tait-Bryan Angle),包括 XYZ、XZY、YXZ、YZX、ZXY 和 ZYX;另外六种只使用两个相同或相邻轴进行两次旋转(Proper Euler Angle),例如 XYX, YXY, XZX, ZXZ, YZY 和 ZYZ。如果连续的两次旋转是围绕同一个轴,如 XXY,则可以简化为 XY。因此,理论上只有12种基础组合顺序能表示三维空间中的所有可能姿态变换。
  • 和旋之间.pdf
    优质
    本文档探讨了在三维空间中使用欧拉角与旋转矩阵进行姿态描述的方法,并详细讲解了二者之间相互转换的数学原理及应用。 学习SLAM过程中必须掌握的知识,在十四讲内容中并未详细介绍。
  • Python和C++中将旋方法
    优质
    本文介绍了在Python和C++编程语言中如何将旋转矩阵转化为欧拉角的具体方法和技术细节,适用于开发者学习与参考。 今天为大家介绍如何用Python和C++实现旋转矩阵到欧拉角的转换方法,这具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟随我们一起深入了解吧。
  • Python和C++中将旋方法
    优质
    本篇文章主要探讨在Python和C++编程语言环境下,如何有效地实现从旋转矩阵到欧拉角的转换方法,并分析其应用场景与优缺点。 在摄影测量学科中,国际上通常采用OPK系统(即xyz转角系统),而在工业应用中则更常使用zyx转角系统。 旋转矩阵的作用是描述相对于地面的旋转情况,在zyx转角系统下对应的欧拉角为yaw-pitch-roll,分别对应k、p和w值。 以下是将旋转向量转换成旋转矩阵的一个示例代码: ```cpp #include #include using namespace std; using namespace Eigen; Matrix3d rotationVectorToMatrix(Vector3d theta) { // 代码实现部分 } ``` 注意:`#include ` 应更正为 `#include `.
  • 器人中旋公式
    优质
    本文介绍了机器人技术中常用的旋转矩阵与欧拉角之间的相互转换方法及其应用,旨在为从事相关领域研究的技术人员提供理论参考。 六轴机器人空间旋转矩阵与欧拉角之间的转换公式及其算法在实际应用中得到了验证。
  • 与四元数工具
    优质
    本工具提供便捷的矩阵、欧拉角和四元数之间的相互转换功能,适用于三维图形学及机器人技术中的姿态表示需求。 这是一款矩阵欧拉角四元数转换软件,输入其中一个值即可得到其他两个的转换结果。此外,该软件支持弧度和度两种形式的欧拉角,并且还提供了娱乐快捷键功能,使用户在学习的同时也能享受乐趣。