#include<ros/ros.h>#include<tf/tf.h>//退出用:ctrl+zintmain(intargc,char**argv){//初始化ros::init(argc,argv,"Euler2Quaternion");ros::NodeHandlenode;geometry_msgs::Quaternionq;doubleroll,pitch,yaw;while(ros::ok()){//输入一个相对原点的位置std::cout<<"输入的欧拉角:roll,pitch,yaw:";s...
import transformations as tf # 定义一个旋转矩阵 R = tf.euler_matrix(0.1, 0.2, 0.3) # 定义一个平移向量 t = [1, 2, 3] # 创建一个齐次变换矩阵 T = tf.concatenate_matrices(R, tf.translation_matrix(t)) print("齐次变换矩阵:") print(T) 测试代码以确保其正常工作: 运行更新后的代码,...
四元数到矩阵 quaternion_matrix(quaternion) 固定角到矩阵 euler_matrix(ai,aj,ak,axes='sxyz') 7. 一点补充及疑惑 疑惑应该是解决了。 原本博主以为matlab中是采用通常的欧拉角进行变换,但在实际测试中发现,matlab中采用q = angle2quat(r1, r2, r3, 'zyx')进行计算和python中采用tf.transformations.quaternion...
3,3>Mat33;typedefEigen::Matrix<double,3,1>Vec3;voidpublishTF(Mat33 rotation,Vec3 translation){// 创建一个坐标变换发布者statictf::TransformBroadcaster broadcaster;// 采用四元数和平移变换描述tf::Quaternion quad;tf::Transform trans;Vec3 eulerAngle=rotation...
Matrix3x3 m_basis; Vector3 m_origin; 与之类似的是tf::Point, 定义为: typedef tf::Vector3 tf::Point tf::Pose::setOrigin()的函数的准确定义: TFSIMD_FORCE_INLINE void setOrigin(const Vector3& origin) { m_origin = origin; } 该函数的功能是设置位移元素。这里的原点origin: the vector ...
刚体的任一姿态(任一动坐标系)可以经由三次基本旋转得到,用三个角来描述,这就是欧拉角。在tf里eulerYPR指的是绕动坐标系的zyx旋转,RPY指的是绕固定坐标系xyz旋转,这二者等价,坐标系定义为右手,x前,y左,z上。 四元数是刚体姿态的另一种描述方式,理论基础是,刚体姿态可以经过某一特定轴经一次旋转一定角度得到...
getZ()); // 旋转通过以下形式从TF获得: double roll, pitch, yaw; tf::Matrix3x3(transform.getRotation()).getEulerYPR(yaw, pitch, roll); Eigen::AngleAxisf rot_x_btol(roll, Eigen::Vector3f::UnitX()); //轴角表达形式 Eigen::AngleAxisf rot_y_btol(pitch, Eigen::Vector3f::UnitY()); ...
内参: camera_matrix 是3x3的内参矩阵 畸变系数: distortion_coefficients 是5个畸变纠正参数 外参:变换矩阵= 平移矩阵 加旋转矩阵(四元数) Intrinsics & Extrinsics 从相机坐标系转换到像素坐标系中,相机内参的作用 从世界坐标系转换到相机坐标系中,相机外参的作用 ...
(as.matrix(true_y0)), dtype = tf$float32))) # tensor_ode_fun<- function(u){ # r = u ^ 3 # r = tf$cast((r), dtype = tf$float32) # true_A = tf$cast(rbind(c(-0.1, 2.0), c(-2.0, -0.1)), dtype = tf$float32) # du <- tf$matmul(r, true_A) # return(du) #...
python: import roslib roslib.load_manifest('learning_tf') import rospy quaternion = ( pose.orientation.x, pose.orientation.y, pose.orientation.z, pose.orientation.w) euler = tf.transformations.euler_from_quaternion(quaternion) roll = euler[0] pitch = euler[1] yaw = euler[2] 1 2 3 4...