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无锡高端网站建设咨询/it培训课程

admin2025/4/25 10:36:23news

简介无锡高端网站建设咨询,it培训课程,网站你应该明白什么意思吗,如何登录网站服务器本程序演示了sophus库基本使用方法 一.介绍 Sophus支持三维运动的SO(3)、SE(3),此外还支持二维运动的SO(2)、SE(2)和相似变换Sim(3)等内容。它是直接在Eigen库基础上开发的。 * 二.内容* 1.SO(3)、so(3)、SE(3)、se(3)定义。 2.旋转矩阵、四元数转化SO(3)。 3.使…

无锡高端网站建设咨询,it培训课程,网站你应该明白什么意思吗,如何登录网站服务器本程序演示了sophus库基本使用方法 一.介绍 Sophus支持三维运动的SO(3)、SE(3),此外还支持二维运动的SO(2)、SE(2)和相似变换Sim(3)等内容。它是直接在Eigen库基础上开发的。 * 二.内容* 1.SO(3)、so(3)、SE(3)、se(3)定义。 2.旋转矩阵、四元数转化SO(3)。 3.使…

本程序演示了sophus库基本使用方法

一.介绍

Sophus支持三维运动的SO(3)、SE(3),此外还支持二维运动的SO(2)、SE(2)和相似变换Sim(3)等内容。它是直接在Eigen库基础上开发的。
*

二.内容*

1.SO(3)、so(3)、SE(3)、se(3)定义。
2.旋转矩阵、四元数转化SO(3)。
3.使用vee和hat函数实现SO(3)<->so(3),SE(3)<->se(3)相互转化。
4.扰动模型使用。

三.具体函数以及每一步思路解答见函数注释

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <Eigen/Core>
#include <Eigen/Geometry>
#include "sophus/se3.hpp"
using namespace std;
using namespace Eigen;int main(int argc, char **argv) {Matrix3d R=AngleAxisd(M_PI/2,Vector3d(0,0,1)).toRotationMatrix();//申请一个旋转向量,然后转为旋转矩阵//或者四元数Quaterniond q(R);//将矩阵转为四元数//转为SO3,以下相等Sophus::SO3d SO3d_R(R);//将旋转矩阵转为SO3;Sophus::SO3d SO3d_q(q);//将四元数转为SO3;cout<<"they are equal:"<<endl;cout<<"SO3d_R from R:\n"<<SO3d_R.matrix()<<endl;//将SO3d_R转为矩阵输出;cout<<"SO3d_q from q:\n"<<SO3d_q.matrix()<<endl;//将SO3d_q转为矩阵输出;//使用log映射SO3为李代数Vector3d so3=SO3d_q.log();cout<<"so3="<<so3.transpose()<<endl;//转置输出//hat为向量到反对称矩阵,例如so3->SO3cout<<"so3 hat=\n"<<Sophus::SO3d::hat(so3)<<endl;//vee,为反对成矩阵到向量cout<<"so3 hat to vee:"<<Sophus::SO3d::vee(Sophus::SO3d::hat(so3)).transpose()<<endl;//增量扰动模型的更新Vector3d update_so3(1e-4,0,0);//假设更新量Sophus::SO3d SO3_updated=Sophus::SO3d::exp(update_so3)*SO3d_R;//so3->SO3,使用exp函数;cout<<"SO3_updated=\n"<<SO3_updated.matrix()<<endl;cout<<"**********************************************************************************************************************"<<endl;//对SE(3)操作大同小异;Vector3d t(1,0,0);//沿X轴平移1;Sophus::SE3d SE3d_Rt(R,t);//通过旋转矩阵和平移向量组成SE3;Sophus::SE3d SE3d_qt(q,t);//通过四元数和平移向量组成SE3;cout<<"SE3 from R,t=\n"<<SE3d_Rt.matrix()<<endl;cout<<"SE3 from q,t=\n"<<SE3d_qt.matrix()<<endl;//因为se(3)是一个6维向量,因此typedef一个;typedef Eigen::Matrix<double,6,1> Vector6d;Vector6d se3=SE3d_qt.log();cout<<"se3="<<se3.transpose()<<endl;//同样测试hat和vee;cout<<"hat=\n"<<Sophus::SE3d::hat(se3)<<endl;cout<<"vee="<<Sophus::SE3d::vee(Sophus::SE3d::hat(se3)).transpose()<<endl;//测试扰动模型;Vector6d update_se3;//更新量;update_se3.setZero();//初始化为0;update_se3(0,0)=1e-4;Sophus::SE3d SE3_updated=Sophus::SE3d::exp(update_se3)*SE3d_Rt;cout<<"SE3_updated=\n"<<SE3_updated.matrix()<<endl;return 0;
}

四.输出结果

they are equal:
SO3d_R from R:
2.22045e-16          -1           01 2.22045e-16           00           0           1
SO3d_q from q:
2.22045e-16          -1           01 2.22045e-16           00           0           1
so3=     0      0 1.5708
so3 hat=0 -1.5708       01.5708       0      -0-0       0       0
so3 hat to vee:     0      0 1.5708
SO3_updated=0          -1           01           0     -0.00010.0001 2.03288e-20           1
**********************************************************************************************************************
SE3 from R,t=
2.22045e-16          -1           0           11 2.22045e-16           0           00           0           1           00           0           0           1
SE3 from q,t=
2.22045e-16          -1           0           11 2.22045e-16           0           00           0           1           00           0           0           1
se3= 0.785398 -0.785398         0         0         0    1.5708
hat=0   -1.5708         0  0.7853981.5708         0        -0 -0.785398-0         0         0         00         0         0         0
vee= 0.785398 -0.785398         0         0         0    1.5708
SE3_updated=
2.22045e-16          -1           0      1.00011 2.22045e-16           0           00           0           1           00           0           0           1
*** Finished ***