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花店网页设计代码_中国企业500强排名2021_展示型网站设计公司_百度做网站需要多少钱

时间:2025/7/11 14:50:29来源:https://blog.csdn.net/zhangqian_shai/article/details/144107572 浏览次数:0次
花店网页设计代码_中国企业500强排名2021_展示型网站设计公司_百度做网站需要多少钱

一,变换矩阵左乘的应用

点P在坐标系A下进行了两次位姿变换。第一次变换矩阵为T1,第二次变换矩阵为T2。求点P两次连续变换矩阵的结果,以及最终位置。

要计算点 P 在坐标系 A 下经过两次位姿变换后的最终位置,可以按照以下步骤进行:

  1. 计算两次变换矩阵的组合变换矩阵。
  2. 将组合变换矩阵应用于点 P。

假设点 P 的初始位置为 P,第一次变换矩阵为 T1,第二次变换矩阵为 T2,最终位置可以通过以下步骤计算:

  1. 计算组合变换矩阵:T_combined = np.dot(T2, T1)
  2. 将组合变换矩阵应用于点 P:P_final = np.dot(T_combined, P)

注意这里的组合变换矩阵的计算,第二次变换T2左乘第一次变换T1。这里的关键是,点P在“同一坐标系”下进行了两次连续的变换,将后一次的变换左乘前一次的变换。如果还有第三次的变换,则第三次先左乘第二次变换,输出结果再左乘第一次变换。

以下是示例代码:

import numpy as np# 定义初始位置 P (假设 P 是一个齐次坐标)
P = np.array([x, y, z, 1])  # 请替换 x, y, z 为实际坐标# 定义变换矩阵 T1 和 T2
T1 = np.array([[-0.992543, -0.0985432, -0.0717491, 1.81161],[0.0928758, -0.992582, 0.0784536, 4.71046],[-0.078948, 0.0712048, 0.994332, 0.126783],[0, 0, 0, 1]
])T2 = np.array([[1.002, 0.005, -0.005, -0.034],[-0.005, 1.002, -0.013, -0.039],[0.005, 0.013, 1.002, -0.041],[0, 0, 0, 1]
])# 计算组合变换矩阵
T_combined = np.dot(T2, T1)# 计算 P 在 A 坐标系下的最终位置
P_final = np.dot(T_combined, P)print("点 P 在 A 坐标系下的最终位置:")
print(P_final)

请将 P 的初始坐标 x, y, z 替换为实际的坐标值。

如果连续三次变换

点P在坐标系A下进行了两次位姿变换。第一次变换矩阵为T1,第二次变换矩阵为T2,第三次变换矩阵为T3。求点P三次连续变换矩阵的结果,以及最终位置。

要计算点 P 在坐标系 A 下经过三次位姿变换后的最终位置,可以按照以下步骤进行:

  1. 计算三次变换矩阵的组合变换矩阵。
  2. 将组合变换矩阵应用于点 P。

假设点 P 的初始位置为 P,三次变换矩阵分别为

T1

T2T3,最终位置可以通过以下步骤计算:

  1. 计算组合变换矩阵:T_combined = np.dot(np.dot(T3, T2), T1)
  2. 将组合变换矩阵应用于点 P:P_final = np.dot(T_combined, P)

以下是示例代码:

import numpy as np# 定义初始位置 P (假设 P 是一个齐次坐标)
P = np.array([x, y, z, 1])  # 请替换 x, y, z 为实际坐标# 定义变换矩阵 T1, T2 和 T3
T1 = np.array([[-0.992543, -0.0985432, -0.0717491, 1.81161],[0.0928758, -0.992582, 0.0784536, 4.71046],[-0.078948, 0.0712048, 0.994332, 0.126783],[0, 0, 0, 1]
])T2 = np.array([[1.002, 0.005, -0.005, -0.034],[-0.005, 1.002, -0.013, -0.039],[0.005, 0.013, 1.002, -0.041],[0, 0, 0, 1]
])T3 = np.array([[0.999, -0.010, 0.020, 0.050],[0.010, 0.999, -0.030, 0.060],[-0.020, 0.030, 0.999, 0.070],[0, 0, 0, 1]
])# 计算组合变换矩阵
T_combined = np.dot(np.dot(T3, T2), T1)# 计算 P 在 A 坐标系下的最终位置
P_final = np.dot(T_combined, P)print("点 P 在 A 坐标系下的最终位置:")
print(P_final)

请将 P 的初始坐标 x, y, z 替换为实际的坐标值。

二,变换矩阵右乘应用

以多传感器标定为例,激光A相对于激光O的变换矩阵为TA->O,激光B相对于激光A的变换矩阵为TB->A,求激光B相对于激光O的变换矩阵为多少?

要计算激光 B 相对于激光 O 的变换矩阵,可以将两个变换矩阵相乘。假设激光 A 相对于激光 O 的变换矩阵为 TA->O,激光 B 相对于激光 A 的变换矩阵为 TB->A,那么激光 B 相对于激光 O 的变换矩阵 TB->O 可以通过以下步骤计算:

  1. 计算组合变换矩阵:TB->O = np.dot(TA->O, TB->A)

注意这里每个变换矩阵的参考坐标系都不一样。TA->O是以激光O为参考系,TB->A是以A为参考系, TB->O 是以O为参考系。计算 TB->O 本质是激光B在O参考系下的变换矩阵。为了求激光B相对于激光O变换矩阵,需要在O参考系下,以激光A为过渡,计算TB->A右乘 TA->O,实现B激光参考坐标系转换的计算。

以下是示例代码:

import numpy as np# 定义变换矩阵 TA->O 和 TB->A
TA_O = np.array([[a11, a12, a13, a14],[a21, a22, a23, a24],[a31, a32, a33, a34],[0, 0, 0, 1]
])TB_A = np.array([[b11, b12, b13, b14],[b21, b22, b23, b24],[b31, b32, b33, b34],[0, 0, 0, 1]
])# 计算激光 B 相对于激光 O 的变换矩阵
TB_O = np.dot(TA_O, TB_A)print("激光 B 相对于激光 O 的变换矩阵:")
print(TB_O)

请将 TA_OTB_A 替换为实际的变换矩阵值。

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