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在3D中使用GJK算法计算两个凸多面体间最近点的距离及坐标 - MATLAB开发

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简介：
本项目利用MATLAB实现GJK算法，用于高效计算并求解两个三维凸多面体间的最小距离及其对应的两点位置。 它使用 GJK 算法在多面体的 Minkowski 负和上找到最接近原点的点。然后利用重心坐标来确定属于选定顶点所在多面体上的具体点。Casey Muratori 的视频以及 Matthew Sheen 在 MATLAB Central 上发布的 GJK 碰撞检测实现对我理解相关概念有很大帮助。

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  • 在3D中使用GJK算法计算两个凸多面体间最近点的距离及坐标 - MATLAB开发
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    本项目利用MATLAB实现GJK算法，用于高效计算并求解两个三维凸多面体间的最小距离及其对应的两点位置。 它使用 GJK 算法在多面体的 Minkowski 负和上找到最接近原点的点。然后利用重心坐标来确定属于选定顶点所在多面体上的具体点。Casey Muratori 的视频以及 Matthew Sheen 在 MATLAB Central 上发布的 GJK 碰撞检测实现对我理解相关概念有很大帮助。
     
  • 在3D空间中计算两个圆柱体间的距离及最近接触点 - MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱，用于计算三维空间内任意位置和方向的两圆柱体之间的最小距离及其最近接触点坐标。 计算两个圆柱体在三维空间中的距离以及它们之间的最近点。
     
  • OpenGJK：高效计算3D多面体间最小距离的Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK) 算法实现
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    简介：OpenGJK是一个高效的C++库，实现了用于计算三维空间中多面体之间最短距离的Gilbert-Johnson-Keerthi算法。它适用于碰撞检测、物理仿真等领域。 该存储库实现了GJK算法的新版本，用于计算3D空间中两个凸体之间的最小距离。所需输入仅为[N x 3]矩阵中的物体坐标，其中N代表定义物体的点的数量。在example2_mex目录下的runme.m文件提供了一个示例。运行此文件时，Matlab将编译一个MEX函数。 为了能够编译这个MEX函数，您需要安装C/C++编译器，并参考Matlab文档获取更多相关信息。特别感谢Chan Kwanyuan Chan为Windows用户提供的建议：在运行example2_mex目录下的runme.m文件之前，请确保已设置MinGW-w64 C/C++编译器以支持Matlab的使用。
     
  • EuclideanV：计算两组3D点间的距离-MATLAB开发
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    EuclideanV是一款MATLAB工具箱，用于高效计算两组三维数据点之间的欧几里得距离，适用于各类科学和工程领域中的空间数据分析需求。 输入包括两组匹配的列向量x1, y1, z1及x2, y2, z2，它们分别代表两个3D点集中的xyz坐标值。例如： x1=[1; 1; 1], y1=[1; 1; 1], z1=[1; 1; 1] 和 x2=[2; 2; 2], y2=[2; 2; 2], z2=[2; 2; 2]。输出是一个单列向量euclidV3D，其中每行表示两个点集中对应位置向量之间的三维距离值。例如euclid3D=[1.7321; 1.7321； 1.7321]。 函数的使用方法为：[euclidV3D]= euclideanV(x1, y1, z1, x2, y2, z2)。该函数避免了for循环，因此比之前的版本euclidean更快（尽管对高维数组同样适用）。
     
  • MATLAB开发——计算两点间的距离
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    本教程介绍如何使用MATLAB编程语言编写代码来计算二维或三维空间中任意两点之间的欧几里得距离。适合初学者学习基础编程和数学应用。 在MATLAB开发中使用卡尔森模型计算两个GPS坐标之间的距离。
     
  • MATLAB开发——计算两点间测地距离
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行地理数据分析，重点讲解了计算地球上任意两点之间的测地距离的方法和技巧。 在MATLAB开发中求解图像上两点间的最小测地线距离。
     
  • MATLAB中计算两点间的距离
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    本教程详细介绍了如何在MATLAB环境中使用内置函数和公式来计算两个点之间的欧几里得距离。适用于初学者及进阶用户。 MATLAB；在MATLAB中计算两点之间的距离可以通过使用内置函数或手动编写公式来实现。对于二维空间中的点A(x1, y1)和B(x2, y2)，可以利用欧几里得距离公式sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)进行计算。MATLAB也提供了如pdist等函数，方便用户直接输入坐标矩阵来获取两点间的距离。
     
  • Hausdorff 距离：使用 MATLAB 计算两组点云间的距离
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    本文章介绍如何利用MATLAB编程计算两组点云之间的Hausdorff距离，适用于需要进行图像处理和形状匹配的研究者。 这段代码用于计算两个点云之间的Hausdorff距离。 假设A和B是度量空间(Z,dZ)的子集，则A与B之间的Hausdorff距离，记作dH(A, B)，定义为： \[ dH(A, B)=\max{\left(\sup_{a \in A} dz(a,B), \sup_{b \in B} dz(b,A)\right)} \] 其中， \[ dH(A, B) = \max(h(A, B), h(B, A)) \] \[ h(A, B) = \max\limits_a (\min\limits_b (d(a,b))) \] 这里，\( d(a, b) \)表示L2范数。 函数调用格式为： ``` dist_H = hausdorff( A, B ) ``` 参数： - **A**：第一点集。 - **B**：第二点集。 注意：A和B可以有不同的行数，但必须有相同的列数。
     
  • MATLAB 计算两点间距离
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    本教程介绍如何使用MATLAB计算二维或三维空间中任意两点之间的欧氏距离，包括代码示例和详细解释。 本函数旨在实现图像中两点之间的距离计算。 ```matlab function [dist, phaseangle] = distance(lat, lon, units) % SW_DIST 计算两个经纬度坐标间的距离。 % % 输入参数： % lat - 经度，以十进制度表示（北纬为正数，南纬为负数）范围：[-90..+90] % lon - 纬度，以十进制度表示（东经为正数，西经为负数）范围：[-180..+180] % units - 可选参数，指定距离单位，默认值为“nm”（海里），也可以选择“km”（公里） % % 输出： % dist - 两点之间的距离 % phaseangle - 连接两站点的线与x轴的角度范围：[-180..+180] （东方向角度为0，北方向90度，南向-90度） ``` 该函数使用平面航海法计算地球表面上两个位置之间的距离，并运用简单的几何方法来确定两点间路径的方向角。此代码由Phil Morgan和Steve Rintoul于1992年编写。 请注意：本软件以“原样”提供，不作任何保证或担保条件。 参考文献： Dr. P. Gormley所著《天文导航》（1989）中的平面航海法描述。澳大利亚南极分部出版。