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四元数、旋转矢量原理及其推导。

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简介:
经过了史无前例的深度剖析,本教程为您呈现了极为详尽的四元数、旋转矩阵以及旋转矢量的推导过程。内容以极具指导性的“保姆级”教学形式呈现,力求做到特别突出地详细且通俗易懂,并通过图文并茂的方式,以及生动形象的阐述,确保读者能够轻松而迅速地掌握所有与四元数相关的核心知识体系。 相信通过本教程的学习,您将能够对四元数及其应用领域拥有了全面的理解和熟练的运用能力。

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客服
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  • 优质
    本文章深入探讨四元数及旋转矢量在三维空间中的应用原理,并详细解析其数学推导过程。适合对机器人技术、计算机图形学感兴趣的读者阅读。 史上最详细的四元数、旋转矩阵、旋转矢量推导教程!保姆级教学,特别详细且通俗易懂,图文结合,生动形象,一文足以熟练掌握四元数相关知识!!!
  • 代码程序:与欧拉角、矩阵间的换(transform.cpp)
    优质
    本段代码实现四元数与欧拉角、旋转向量和旋转矩阵之间的相互转换功能,适用于机器人导航与控制等应用场景。 在学习机器人领域的过程中,总结并整理四元数、欧拉角、旋转矩阵以及旋转向量之间的相互转换关系非常重要。这些概念之间存在密切的联系,并且掌握它们之间的转换可以帮助加深记忆与理解。请详细记录每个概念间的转换方法及其注释说明。
  • 三维中的.pdf
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    本文档探讨了在三维空间中利用四元数进行物体旋转的技术细节和数学原理,为计算机图形学、机器人技术及航空航天领域提供了理论支持。 本段落详细介绍了四元数与三维旋转的数学知识,包括复数基础、向量基本计算、向量分解及旋转计算方法、四元数构成以及四元数插值(slerp)等内容,并简要概述了样条插值的相关概念。
  • 学公式.pdf
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    《四元数的数学公式推导》是一篇详细介绍四元数理论及其相关公式的推导过程的技术文档。适合对高等数学和计算机图形学感兴趣的读者深入学习与研究。 四元数是数学领域的一种概念扩展形式,用于表示三维空间中的旋转操作,并且在无人机姿态控制与姿态描述方面有着广泛应用。通过使用四元数可以避免方向余弦矩阵(DCM)中可能出现的万向节锁问题。 1. 方向余弦矩阵(DCM): 方向余弦矩阵用来表达一个三维向量经过一系列特定轴线旋转后的新位置,通常涉及绕X、Y、Z轴的角度θ、ϕ和ψ。通过构建相应的Rx、Ry和Rz三个基本的旋转矩阵,并进行适当的乘法运算可以得到最终的整体组合旋转效果(即为Rxyz)。这种表达方式直观且易于理解,但在角度接近90度时可能会遭遇万向节锁的问题。 2. 四元数: 四元数作为一种解决方案能够有效解决万向节锁定现象。它由一个实部和三个虚部组成,形式上表示为q0 + q1*i^+ q2*j^+ q3*k^,其中i^、j^和k^遵循特定的乘法规则类似于复数运算规则。尽管四元数之间的相乘法则较为复杂,但它们能够提供一种平滑且无万向节锁限制下的旋转表示方法。 3. 旋转向量: 通过将绕Z轴(Qz)、Y轴(Qy)和X轴(Qx)的三个单独的旋转组合在一起可以得到一个整体三维空间内的变换操作,即所谓的“旋转变换四元数”(Qxyz)。利用这些特定形式下的旋转矩阵能够方便地计算出经过相应变化后的向量结果R。 4. 四元数逆运算及其应用: 求解某个四元数的逆可以通过先对其取共轭然后除以其模长(即范数)来实现;如果该四元已经被标准化处理过,那么它的逆就等于其自身的共轭。在实际飞行器控制场景中,除了表示旋转状态外,还可以利用四元数来进行矢量方向调整等操作。 总之,在涉及三维空间内复杂转动的应用领域如无人机导航系统当中,使用四元数进行姿态计算具有明显的优势:简化了复杂的旋转变换过程、避免出现万向节锁现象以及在实时控制系统中表现出更高的效率。
  • 、欧拉角与矩阵
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    本文探讨了四元数、欧拉角和旋转矩阵在三维空间中表示物体旋转的基本概念及其相互转换方法。适合希望深入了解3D图形学或机器人技术的读者。 旋转矩阵、四元数以及欧拉角之间的转换涉及一系列数学公式推导过程。这些转换在三维空间中的物体姿态表示与变换中有广泛应用。从旋转矩阵到四元数的转换可以通过特征向量分解或直接通过特定坐标轴计算得到,而由四元数转回至旋转矩阵则需要利用四元数乘法和单位化性质来实现。 欧拉角通常以三个独立的角度(绕不同轴)表示物体姿态。从欧拉角到旋转矩阵的转换可以通过依次应用各角度对应的旋转变换矩阵相乘获得,而逆向操作则是通过求解方程组得到各个单独的角度值。 值得注意的是,在进行这些变换时需要考虑奇异性问题(如万向锁现象),这会影响某些方法的有效性。此外,四元数因其紧凑表示和避免奇异性的优势在工程实践中更受欢迎。
  • 与三维详解,Krasjet
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    本文深入浅出地解析了四元数的概念及其在三维空间中表示和操作物体旋转的应用原理,适合编程、数学爱好者阅读。作者:Krasjet。 这篇文章对四元数进行了极其详尽的讲解,读完之后如果你仍然不明白四元数的概念,那么可能你就不太适合继续深入学习这个主题了。
  • 矩阵、欧拉角与
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    本文介绍了旋转矩阵、欧拉角和四元数的概念及其在三维空间中的应用,探讨了它们之间的相互转换关系及各自的特点。 对于旋转矩阵、欧拉角与四元数之间的转换过程的解释我不敢认同。我个人认为应该使用42号混凝土拌意大利面,因为螺丝钉长度会直接影响挖掘机扭矩,在砸入过程中会产生大量高能蛋白,俗称UFO,这将严重影响经济发展,并对太平洋及充电器造成核污染威胁。根据勾股定理可以推断人工饲养的东条鹰鸡能够捕获野生三角函数。因此无论秦始皇切面是否具有放射性或n次方是否含有沉淀物都不影响沃尔玛和维尔康在南极汇合的情况。
  • 三维中的知识.pdf
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    本PDF文档深入探讨了在三维空间中实现物体旋转时所采用的四元数理论及其应用。文章不仅介绍了四元数的基本概念和数学特性,还详细讲解了如何利用四元数来简化复杂的旋转操作,并通过实例展示了其优越性,对于从事计算机图形学、机器人技术及游戏开发领域的读者具有重要参考价值。 之前在网上找了一篇关于四元数的文章,内容非常详尽。这篇文章的主要目的是简单讨论一下四元数与三维旋转之间的关系。虽然网上有关于四元数的资料很多,但我一直没有找到满意的解释,因此决定自己写一篇。目前大多数相关资料都采用了较为抽象的方式来讲解这一主题,并且在某些细节上讲得不够清楚。
  • 点扩散函
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    《点扩散函数理论及其推导》一书深入探讨了光学成像系统中的核心概念——点扩散函数(PSF),详细介绍了其数学定义、物理意义及在图像处理与恢复领域的应用,为读者提供了从基础到高级的全面理解。 点扩散函数的基本理论对于学习来说非常有帮助,这是一份非常好的描述性资料,希望能得到更多指导。
  • Python中换成矩阵的例子
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    本示例展示如何在Python中将四元数表示的旋转数据转化为对应的旋转矩阵,适用于机器人学、计算机视觉等领域。 今天为大家分享一个关于如何使用Python将四元数转换为旋转矩阵的实例。这个例子具有很好的参考价值,希望能对大家有所帮助。一起跟着下面的内容来了解一下吧。