視覺slam--三維剛體運動

線性代數

?外積與矩陣乘法的等價性

歐拉角的奇異性--萬向死鎖

現象

第二個軸旋轉\pm 90度,會導致第三個旋轉軸和惡原始坐標軸的第一個旋轉軸重合,導致第一次旋轉與第三次旋轉都使用了同一個軸進行旋轉,也就是本質上旋轉三次,但是只在兩個自由度上旋轉。

eg:

如下圖,第二次的繞Y轉90度之后,X就變到了初始坐標系下的Z軸方向上,第三次的繞X軸旋轉,本質上還是繞空間中的這個坐標系的初始坐標的Z軸的自由度旋轉。丟失了一個自由度。

丟失一個自由度會導致什么問題

(1)旋轉耦合

自由度丟失,導致第三次旋轉的效果丟失,在最終的旋轉矩陣中沒有表現出來,也導致旋轉矩陣中第一次旋轉和第二次旋轉的旋轉角耦合,無法分離出角度。

(2) 控制指令沖突

  • 如果系統試圖調整航向(ψ),實際會影響橫滾(?),反之亦然。

  • 示例(無人機)

    • 飛控發送“增加航向角”指令,但實際可能同時改變橫滾角,導致機體失控

解決方案

(1) 使用四元數(Quaternion)
  • 優勢:四元數通過4D空間描述旋轉,無奇異性問題,適合連續旋轉和插值(如球面線性插值SLERP)。

  • 轉換方法:歐拉角可轉換為四元數處理,但需注意歸一化和插值路徑。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/diannao/86423.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/diannao/86423.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/diannao/86423.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

內窺鏡檢查中基于提示的息肉分割|文獻速遞-深度學習醫療AI最新文獻

Title 題目 Prompt-based polyp segmentation during endoscopy 內窺鏡檢查中基于提示的息肉分割 01 文獻速遞介紹 以下是對這段英文內容的中文翻譯: ### 胃腸道癌癥的發病率呈上升趨勢,且有年輕化傾向(Bray等人,2018&#x…

CppCon 2015 學習:REFLECTION TECHNIQUES IN C++

關于 Reflection(反射) 這個概念,總結一下: Reflection(反射)是什么? 反射是對類型的自我檢查能力(Introspection) 可以查看類的成員變量、成員函數等信息。反射允許枚…

R語言速釋制劑QBD解決方案之一

本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一個處方的R語言解決方案。 第一個處方研究評估原料藥粒徑分布、MCC/Lactose比例、崩解劑用量對制劑CQAs的影響。 第二處方研究用于理解顆粒外加硬脂酸鎂和滑石粉對片劑質量和可生產…

“詳規一張圖”——新加坡土地利用數據

在城市規劃和土地管理領域,精確且詳盡的空間數據是進行有效決策的基石。隨著地理信息系統(GIS)技術的發展,我們能夠以前所未有的精度和細節來捕捉、分析和展示土地利用信息。這不僅提升了數據的質量和可靠性,還使得城市…

LabVIEW雙光子成像系統技術

雙光子成像技術的核心特性 雙光子成像通過雙低能量光子協同激發機制,展現出顯著的技術優勢: 深層組織穿透能力:適用于活體組織深度成像 高分辨率觀測性能:滿足微觀結構的精細研究需求 低光毒性特點:減少對樣本的損傷…

MySQL自定義函數零基礎學習教程

1. 引言 想象一下,你在用計算器做數學題。每次計算"圓形面積"時,你都要輸入:3.14 半徑 半徑。如果能把這個計算步驟保存起來,下次只要輸入半徑就自動算出面積,那該多方便! MySQL自定義函數就…

八股---7.JVM

1. JVM組成 1.1 JVM由哪些部分組成?運行流程? 難易程度:☆☆☆ 出現頻率:☆☆☆☆ Java Virtual Machine:Java 虛擬機,Java程序的運行環境(java二進制字節碼的運行環境)好處:一次編寫,到處運行;自動內存管理,垃圾回收機制程序運行之前,需要先通過編譯器將…

企業級AI-DevOps工具鏈的構成及實現方案

企業級AI-DevOps工具鏈的構成及實現方案 DevOps在AI大模型研發中的重要性及應用背景一、場景驅動的AI產品研發運營機制二、AI-DevOps生產線建設三、基于DevOps的AI大模型研發機制四、基于DevOps的智能體場景研發機制五、場景驅動的應用評估分析機制 DevOps在AI大模型研發中的重…

在 Spring Boot 項目里,MYSQL中json類型字段使用

前言&#xff1a; 因為程序特殊需求導致&#xff0c;需要mysql數據庫存儲json類型數據&#xff0c;因此記錄一下使用流程 1.java實體中新增字段 private List<User> users 2.增加mybatis-plus注解 TableField(typeHandler FastjsonTypeHandler.class) private Lis…

Python競賽環境搭建全攻略

Python環境搭建競賽技術文章大綱 競賽背景與意義 競賽的目的與價值Python在競賽中的應用場景環境搭建對競賽效率的影響 競賽環境需求分析 常見競賽類型&#xff08;算法、數據分析、機器學習等&#xff09;不同競賽對Python版本及庫的要求硬件與操作系統的兼容性問題 Pyth…

在 Win10 上 WSL 安裝 Debian 12 后,Linux 如何啟動 SMTP 服務?

在 WSL 的 Debian 12 中啟動 SMTP 服務&#xff08;以 Postfix 為例&#xff09;&#xff0c;請按以下步驟操作&#xff1a; 1. 安裝 Postfix sudo apt update sudo apt install postfix mailutils安裝過程中會彈出配置窗口&#xff1a; General type of mail configuration&a…

樹莓派超全系列教程文檔--(59)樹莓派攝像頭rpicam-apps

這里寫目錄標題 rpicam-apps libcamera 文章來源&#xff1a; http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文網址 rpicam-apps 樹莓派操作系統 Bookworm 將相機捕捉應用程序從 libcamera-\* 重命名為 rpicam-*。符號鏈接允許用戶暫時使用舊名稱。盡快采用新的應用程序名稱…

【數據結構】圖論最短路徑算法深度解析:從BFS基礎到全算法綜述?

最短路徑 導讀一、最短路徑1.1 單源最短路徑1.2 各頂點間的最短路徑1.3 最短路徑算法 二、BFS算法結語內容回顧下一篇預告&#xff1a;挑戰帶權最短路徑&#xff01; 導讀 大家好&#xff0c;很高興又和大家見面啦&#xff01;&#xff01;&#xff01; 歡迎繼續探索圖算法的…

中國政務數據安全建設細化及市場需求分析

(基于新《政務數據共享條例》及相關法規) 一、引言 近年來,中國政府高度重視數字政府建設和數據要素市場化配置改革。《政務數據共享條例》(以下簡稱“《共享條例》”)的發布,與《中華人民共和國數據安全法》(以下簡稱“《數據安全法》”)、《中華人民共和國個人信息…

Linux信號保存與處理機制詳解

Linux信號的保存與處理涉及多個關鍵機制&#xff0c;以下是詳細的總結&#xff1a; 1. 信號的保存 進程描述符&#xff08;task_struct&#xff09;&#xff1a;每個進程的PCB中包含信號相關信息。 pending信號集&#xff1a;記錄已到達但未處理的信號&#xff08;未決信號&a…

【Redis】筆記|第10節|京東HotKey實現多級緩存架構

緩存架構 京東HotKey架構 代碼結構 代碼詳情 功能點&#xff1a;&#xff08;如代碼有錯誤&#xff0c;歡迎討論糾正&#xff09; 多級緩存&#xff0c;先查HotKey緩存&#xff0c;再查Redis&#xff0c;最后才查數據庫熱點數據重建邏輯使用分布式鎖&#xff0c;二次查詢更新…

php apache構建 Web 服務器

虛擬機配置流程winsever2016配置Apache、Mysql、php_windows server 2016配置web服務器-CSDN博客 PHP 和 Apache 通過 ??模塊化協作?? 共同構建 Web 服務器&#xff0c;以下是它們的交互機制和工作流程&#xff1a; ??一、核心組件分工?? 組件角色??Apache??Web …

二分查找排序講解

一、二分查找&#xff08;Binary Search&#xff09; 核心思想&#xff1a; 前提&#xff1a;數組必須是 有序的&#xff08;比如從小到大排列&#xff09;。目標&#xff1a;在數組中快速找到某個數&#xff08;比如找 7&#xff09;。方法&#xff1a;每次排除一半的數&…

【Redis實戰:緩存與消息隊列的應用】

在現代互聯網開發中&#xff0c;Redis 作為一款高性能的內存數據庫&#xff0c;廣泛應用于緩存和消息隊列等場景。本文將深入探討 Redis 在這兩個領域的應用&#xff0c;并通過代碼示例比較兩個流行的框架&#xff08;Redis 和 RabbitMQ&#xff09;的特點與適用場景&#xff0…

[拓撲優化] 1.概述

常見的拓撲優化方法有&#xff1a;均勻化法、變密度法、漸進結構優化法、水平集法、移動可變形組件法等。 常見的數值計算方法有&#xff1a;有限元法、有限差分法、邊界元法、離散元法、無網格法、擴展有限元法、等幾何分析等。 將上述數值計算方法與拓撲優化方法結合&#…