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晶态塑性欧拉角变换.rar

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简介:
本资源为“晶态塑性欧拉角变换”,包含有关晶体学和材料科学中关于晶粒取向变化及塑性变形的研究资料与算法实现。 在进行晶体分析时会用到欧拉角转换,这是我购买的资料,如有需要可以自取。

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    本资源为“晶态塑性欧拉角变换”,包含有关晶体学和材料科学中关于晶粒取向变化及塑性变形的研究资料与算法实现。 在进行晶体分析时会用到欧拉角转换,这是我购买的资料,如有需要可以自取。
  • 到四元数转
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    本文介绍了从欧拉角到四元数的转换方法,阐述了两种表示方式的特点及应用场景,并提供了具体的转换算法。 欧拉角转四元数的转换过程中,假设输入的欧拉角采用312形式(即绕Z轴、X轴、再绕Z轴旋转),输出的四元数表示法中,实部位于第一位。
  • 微分方程——解析速度
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    本文探讨了描述刚体旋转运动的欧拉角及其时间导数之间的关系,深入分析并推导出用于计算欧拉角速度的微分方程。通过该方程可以精确地解析和预测刚体的姿态变化动态。 已知:1. 机体坐标系的角速度 gyro_x, gyro_y, gyro_z;2. 欧拉角 pitch、roll 和 yaw。根据姿态解算的知识点,使用四元数互滤波求解地理坐标系中的角速度。
  • 速率与机体速度的转
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    本文探讨了欧拉角速率和机体角速度之间的相互转换关系及其数学模型,适用于航空航天器姿态控制的研究领域。 欧拉角速率与机体角速度之间的转换推导过程涉及到对刚体旋转的理解以及坐标系变换的数学原理。这一推导通常从定义初始姿态开始,通过三个基本旋转(绕固定轴或自身轴)来表达物体的姿态变化。每一个旋转可以使用一个角度和相应的轴来描述,并且这些基本操作可以通过矩阵乘法的形式进行组合。 在具体实施转换时,需要考虑欧拉角的顺序以及所采用的具体坐标系类型(如ZYX顺序)。每个连续的旋转都会改变后续旋转的角度定义方式,这导致了复杂的非线性关系。为了将这种姿态变化转化为关于时间的一阶导数形式——即角速度向量或矩阵的形式,我们需要用到雅可比矩阵的概念。 对于给定的时间点t, 给定欧拉角θ(t)的瞬时速率ω_euler = dθ/dt可以被转换为机体坐标系中的角速度w_body。这一过程涉及到计算两个坐标系统之间的变换关系以及如何将一个系统的运动描述映射到另一个系统中。 推导过程中,首先需要定义各轴旋转对应的雅可比矩阵,然后结合欧拉角的顺序和具体姿态来构建总变换矩阵,并通过链式法则求得角度变化率关于机体角速度的关系。最终结果通常以表达为ω_body = J(θ) * ω_euler的形式出现, 其中J(θ)是随时间变化的姿态雅可比矩阵。 这一转换过程在航空航天工程、机器人学等领域有着广泛的应用,尤其是在处理姿态估计和控制问题时显得尤为重要。
  • 探索:用于学习与可视化的3D坐标度互动展示-MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB提供了一个交互式的平台,专注于3D坐标系中的欧拉角转换和可视化教学。用户可以直观地理解并操作三种不同序列的欧拉角旋转。 `findEulerAngs` 函数生成欧拉角集,并通过动画旋转来响应用户对 3D 刚体(盒子)的操作。使用鼠标可以改变框的方向;此时,原始位置的线框会显示出来。“Euler Axis”按钮会在原始和新的箱子位置之间进行动画转换,围绕着欧拉轴完成这一过程。“旋转”按钮根据当前选择的旋转类型(“主体”或“空间”),以及在下拉菜单中选定的轴集来计算一组能够将轴定向至新盒子位置所需的欧拉角。而“Derotate”则执行相反的过程,把轴带回其初始状态。 每次完成一个轴向旋转后,后续的所有旋转都将基于该新的方向进行计算。“空间”旋转类型使用的是与之前立方体的方向(即线框立方体的坐标系)相关的坐标系来确定新位置。在未经过任何旋转的情况下,“Axes DCM”代表了当前轴的方向余弦矩阵;“Box DCM(惯性)”则表示盒子在未转之前的方位状态。“Box DCM (Axes)”则是前两者相乘的结果,即结合了轴方向和盒子朝向的综合信息。欧拉角是基于未旋转的惯性系计算出来的。
  • 机械臂姿矩阵转的说明文档
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    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
  • 课件之三函数的
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    本课件详细讲解了三角函数在复频域中的表示方法,通过拉普拉斯变换将常见的正弦和余弦函数转换为复数形式,并展示了其应用价值。适合深入理解信号处理与系统分析的学生使用。 三角函数的拉普拉斯变换可以用欧拉公式来表示。
  • 和四元数的相互转
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    本文介绍了如何将物体在三维空间中的旋转用欧拉角和四元数表示,并详细讲解了二者之间的相互转换方法。 这里详细列出了12种转换方式下的方向余弦与四元数的转换,并且包括了欧拉角的公式。
  • 、正交和方向余弦矩阵:利用给定的方向余弦矩阵求解 - MATLAB开发
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    本项目介绍如何使用MATLAB通过给定的方向余弦矩阵来计算航天器姿态描述中的欧拉角,并探讨了与之相关的正交变换。 在三维空间中描述物体的旋转有多种方法,包括欧拉角、正交变换以及方向余弦矩阵。其中,欧拉角由三个连续绕不同轴的旋转角度组成;而正交变换则通过一个3x3的方向余弦矩阵来表示,该矩阵包含了新旧坐标系之间各个单位向量夹角的信息。 对于欧拉角而言,其定义包括了不同的旋转顺序(例如ZXZ、XYZ或ZYX等),每个字母代表绕相应轴的旋转。当按照特定序列进行计算时,由于不同轴之间的相互影响,可能会导致复杂的数学运算过程,并且在某些情况下可能存在多解的情况。 方向余弦矩阵Q可以看作是连接原始坐标系与新生成的坐标系之间关系的一个桥梁,其中每个元素都是两个单位向量间的点积结果。该矩阵具有正交性质——即其转置等于逆矩阵(Q^T = Q^-1),这保证了旋转过程中的长度和角度不变性。 要从方向余弦矩阵反推出欧拉角,则需要首先确定所使用的具体旋转顺序,然后利用MATLAB提供的`eul2rotm`函数将欧拉角转换为对应的旋转矩阵形式,并使用`rotm2eul`函数将其逆向解析回原始的三组角度。然而,在某些特定条件下(如“万向节死锁”),可能会出现多个可能的答案。 在实际操作中,遵循以下步骤可以帮助解决这个问题: 1. 确定正确的旋转顺序。 2. 计算单独绕X、Y和Z轴进行单次旋转的中间矩阵R1, R2 和 R3。 3. 将这些单一旋转组合起来形成最终的方向余弦矩阵Q = R3 * R2 * R1。 4. 使用MATLAB中的`rotm2eul`函数或者其他方法将方向余弦矩阵分解回三个欧拉角。 需要注意的是,由于“万向节死锁”的存在可能导致解析解的不唯一性,在处理这类问题时需格外小心。此外,通过编写自定义代码或者使用现有的库函数(如EulerAngles.zip中的示例),可以更方便地进行相关计算和分析工作。 总的来说,掌握欧拉角、正交变换以及方向余弦矩阵的概念对于三维图形学、机器人技术及航空航天工程等领域来说至关重要。借助MATLAB提供的强大工具支持,我们可以更加便捷地完成这些领域的复杂运算与研究任务。
  • MPU9250姿传感器驱动——测量
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    本项目介绍如何使用MPU9250姿态传感器进行欧拉角测量。通过编写相应的驱动程序,能够准确获取设备的姿态数据,在无人机、机器人等领域有广泛应用价值。 基于STM32F103实现MPU9250姿态传感器的驱动程序,并通过标准IIC接口进行通信。该程序能够读取并计算欧拉角数据并通过串口输出。