numpy-quaternion库提供了球面线性插值(SLERP)的功能,可以用来平滑地在两个四元数之间过渡: # 两个四元数q1=quaternion(0,0,1,0)# 表示绕x轴旋转90度q2=quaternion(1,0,0,0)# 单位四元数,表示无旋转# 插值t=0.5# 插值参数,范围从0到1intermediate_q=quaternion.slerp(q1,q2,t) 转换
首先,需要安装numpy-quaternion库: bash pip install numpy-quaternion 然后,可以在Python中使用该库进行四元数的创建和基本运算: python import numpy as np import quaternion # 创建四元数 q1 = quaternion.quaternion(1, 2, 3, 4) q2 = quaternion.quaternion(5, 6, 7, 8) # 四元数加法 q_add = q...
numpy_quaternion 2个四元数之间的角度 numpy_quaternion是一个计算两个四元数之间角度的库函数,具体实现过程如下: 1. 首先,导入 numpy 库。 2. 定义 quaternion_to_rotation_matrix 函数,将四元数转换为旋转矩阵,用于计算旋转轴和角度。 3. 定义 quaternion_to_axis_angle 函数,将四元数转换为旋转轴和角度。
q = rotation_matrix_to_quaternion(R) # 将旋转矩阵转换为四元数 四元数与欧拉角的转换:欧拉角是一种常见的旋转表示法,它基于绕着三个轴(通常是X、Y和Z轴)的旋转。要将四元数转换为欧拉角,我们可以使用以下代码: q = quaternion(0.70710678, 0.70710678, 0.0, 0.0) # 创建一个四元数 roll, pitch, yaw ...
Quaternion类Quaternion(四元数)用于计算Unity旋转。它们计算紧凑高效,不受万向节锁的困扰,并且可以很方便快速地进行球面插值。 Unity内部使用四元数来表示所有的旋转。Quaternion是基于复数,并不容易直观地理解。 不过你几乎不需要访问或修改单个四元数参数(x,y,z,w); 大多数情况下,你只需要获取和使用现有的旋转(例...
(1) 根据公式手写转换# R1, R2 = quaternion_to_rotation_matrix(q1), quaternion_to_rotation_matrix(q2)# (2) 调用scipy库q1_=np.concatenate((q1[1:],q1[:1]))q2_=np.concatenate((q2[1:],q2[:1]))R1,R2=quaternion2rot(q1_),quaternion2rot(q2_)T1=np.eye(4)T1[0:3,0:3]=R1T1[0:...
python -m pip install --upgrade --force-reinstall numpy-quaternion (Seeherefor a veteran python core contributor's explanation of why you should always usepython -m pipinstead of justpiporpip3.) The--upgrade --force-reinstalloptions are not always necessary, but will ensure that pip will up...
with their single imaginary component becoming the first imaginary component of the quaternion. Quaternions may not be cast to real or complex types. Written at the SciPy 2011 sprints, with help from Mark Weibe. The basic structure of this package is copied from Mark's half-precision floating ...
创建平面形状,接着是刚体,这里设置了平面刚体的 mass 为 0,保证刚体处于静止状态。默认情况下平面的方向是朝向 Z 方向的(竖立着),可以通过 Body.quaternion.setFromAxisAngle 对平面进行旋转。 4、创建平面和球的网格 前面创建的刚体在场景中并没有实际的视觉效果,这一步创建平面、球的网格。
()defquaternion2rot(quaternion):r=Rotation.from_quat(quaternion)rot=r.as_matrix()returnrotposes=[]withopen("pose.txt","r")asf:lines=f.readlines()forlineinlines:data=list(map(lambdax:float(x),line.split(' ')))t=data[0:3]x,y,z,w=data[3:]q=np.array([x,y,z,w])R=quaternion2...