第二种回答，告诉了你春熙路的相对坐标，很具有操作性。 欧拉角算法的思想就是采用的第二种回答的方式，优点在于很好理解。...2.1 什么是万向节（Gimbal） 平衡环架（英语：Gimbal）为一具有枢纽的装置，使得一物体能以单一轴旋转。...由于转子和旋转轴具有较大的惯性，只要没有直接施加扭矩，就会保持原有的姿态。...显然，它还是在那里，只不过从上图中，我们清楚地看到： 红色连接头：可以给予一个相对俯仰的自由度。 绿色连接头：可以给予一个相对偏航的自由度。 蓝色连接头：可以给予一个相对偏航的自由度。...没错，三个连接头，提供的自由度只对应了俯仰和偏航两个自由度，桶滚自由度丢失了。 我们可以回头去试试之前的 操作页面 ，在下面这样子的情况下其实就是死锁了： 3 视频 还不懂？
该研究团队发布的机器人如图 2 左侧所示，具有 33 个自由度，其中包括两个拥有 6 自由度的手指、两个 1 自由度的手腕和一个有 19 自由度的身体（包含：两个 4 自由度的手臂、两个 5 自由度的腿和一个...为了重定向身体姿态，研究人员将 SMPL-X 对应的欧拉角复制到类人模型中，即髋部、膝盖、脚踝、躯干、肩膀和肘部。机器人的每个髋部和肩部关节由 3 个正交旋转关节组成，因此可以视为一个球形关节。...机器人的手指有 6 个自由度：每个食指、中指、无名指和小指各 1 个自由度，大拇指 2 个自由度。为了重定向手部姿势，他们使用中间关节的旋转来映射每个手指的对应欧拉角。...并且通过使用前臂和手的全局方向之间的相对旋转，计算 1 自由度的手腕角度。 如图 3 所示，身体姿势估计和重定向在 NVIDIA RTX4090 GPU 上以每秒 25 帧的速度运行。...手部姿势估计和重定向在 NVIDIA RTX4090 GPU 上以每秒 10 帧的速度运行。
这里，如果坐标系M绕坐标系F的某一个轴 ? 旋转 ? ，其中 ? 和 ? 分别对应某一点相对于 ? 和 ? 的坐标位置，则转换关系如下： ? 例子1，初始是 ? ， ? 绕着 ? 旋转 ?...坐标系的旋转并给出了对应的矩阵，这里，如果我们相对 ? 坐标系旋转，分别得到对应的三个矩阵： ? 同理，如果此时 ? 绕着 ? 旋转 ? ， ? 分别对应某一点相对于 ? 和 ?...，我们可以基于一系列的旋转复合形成该物体的朝向(orientation)。这里就有了欧拉角这个概念： 绕 ? 旋转 ? ，称为precession 绕 ? 旋转 ?...，称为spin 欧拉角对应的过程如下图所示： ? (1)precession: ? ? (2)nutation: ? ? (3)spin: ? 将R展开： ?...通过本章，我们可以得到一个结论： 对于原点相同的任意两个坐标系 ? ，空间中相同的一个点，分别对应坐标系下的位置为 ? ，必然存在一个转换矩阵R，满足两者之间的映射关系： ?
手把手教大家使用当下最流行的一款六轴（三轴加速度+三轴角速度(陀螺仪)）传感器：MPU6050，该传感器广泛用于四轴、平衡车和空中鼠标等设计，具有非常广泛的应用范围。...MCU 复杂的融合演算数据、感测器同步化、姿势感应等的负荷 ⑥ 内建运作时间偏差与磁力感测器校正演算技术，免除了客户须另外进行校正的需求 ⑦ 自带一个数字温度传感器 ⑧ 带数字输入同步引脚(Sync...pin)支持视频电子影相稳定技术与 GPS ⑨ 可程序控制的中断(interrupt)，支持姿势识别、摇摄、画面放大缩小、滚动、快速下降中断、high-G 中断、零动作感应、触击感应、摇动感应功能 ⑩...3）设置角速度传感器（陀螺仪）和加速度传感器的满量程范围 这一步，我们设置两个传感器的满量程范围(FSR)，分别通过陀螺仪配置寄存器（0X1B）和加速度传感器配置寄存器（0X1C）设置。...同时，使能角速度传感器和加速度传感器，这两个操作通过电源管理寄存器 2（0X6C）来设置，设置对应位为 0 即可开启。
由于转子和旋转轴具有较大的惯性，只要没有直接施加扭矩，就会保持原有的姿态。...它失去了自身的调节能力。那么这是为什么呢？ 之前陀螺仪之所以能通过自身调节，保持平衡，是因为存在可以相对旋转的连接头。在这种情况下，已经不存在可以相对旋转的连接头了。 那么连接头呢？去了哪里？...显然，它还是在那里，只不过是，连接头可以旋转的相对方向不是现在需要的按着+Z轴方向。从上图中，我们清楚地看到： 红色连接头：可以给予一个相对俯仰的自由度。 绿色连接头：可以给予一个相对偏航的自由度。...蓝色连接头：可以给予一个相对偏航的自由度。 没错，三个连接头，提供的自由度只对应了俯仰和偏航两个自由度，横滚自由度丢失了。这就是陀螺仪上的“万向节死锁”问题。 若计绿轴为x轴，红轴为y轴，蓝轴为z轴。...这种动态方式下的欧拉角（z,y,x）等价于静态欧拉角(x,y,z）。 万向节锁死就是当某个旋转之后，某个方向有两个轴向，所以就去缺少一个自由度，不能直接进行单一轴的旋转到达某个位姿。
第二招：更改无线频段 此种方法与更改信道的原因相同，因为现在我们使用的路由器大部分都在使用2.4GHz的频段，5GHz频段使用的比较少，我们可以可以把路由器更改并使用5GHz的频段。...---- MPU 6050 智能型手机 平板装置设备 手持型游戏产品 游戏机 3D遥控器 可携式导航设备 以数字输出6轴或9轴的旋转矩阵、四元数(quaternion)、欧拉角格式(Euler Angle...具有131 LSBs/°/sec 敏感度与全格感测范围为±250、±500、±1000与±2000°/sec 的3轴角速度感测器(陀螺仪)。...数字运动处理(DMP: Digital Motion Processing)引擎可减少复杂的融合演算数据、感测器同步化、姿势感应等的负荷。...以数位输出的温度传感器 以数位输入的同步引脚(Sync pin)支援视频电子影相稳定技术与GPS 可程式控制的中断(interrupt)支援姿势识别、摇摄、画面放大缩小、滚动、快速下降中断、high-G
1.2 欧拉角 欧拉角是瑞士数学家Leonhard Euler提出的采用绕运动坐标系的三个坐标轴的转角组合描述刚体姿态的方法，与RPY角类似，也是采用了三个角度变量。...欧拉角有多种类型，绕不小于两个坐标轴的三个转角的组合都可以表示成欧拉角。...1.3 四元数 一般来说用欧拉角表示刚体的姿态或运动都是简单有效的，但是在某些特殊的情况下，欧拉角会出现所谓的万向节死锁问题，即欧拉角无法描述刚体的运动。...四元数具有下列特点： ①可避免万向节死锁 ②几何意义明确，只需4个数就可以表示绕过原点任意向量的旋转 ③计算效率高 ④比欧拉角多了一个维度，理解困难 2.一般坐标系的映射与齐次矩阵 经常有这种情况：已知矢量相对坐标系...{B}的原点矢量用PB表示，{B}相对于{A}用 描述(B相对于A)。已知PB求PA。 首先将PB变换到一个中间坐标系，该坐标系与{A}姿态相同，原点与{B}重合。
欧拉角（Euler） 欧拉角描述一个旋转变换，通过指定轴顺序和其各个轴向上的指定旋转角度来旋转一个物体。...将欧拉角的x分量设置为 array1。将欧拉角的x分量设置为 array2。将array3设置给欧拉角的 order 。可选。 10. toArray( array?...假设四元数具有单位长度。...t 代表quaternionA（这里t为0）和quaternionB（这里t为1）这两个四元数之间的旋转量。quaternion 被设置为结果。...相同 quaternion1.slerp(quaternion2, 1) //返回的结果和quaternion2相同 quaternion1.slerp(quaternion2, 其他值) //返回quaternion1
图1b显示了具有多个棋盘格的封闭场景，而图1c显示了中包含了由数百个AprilTags覆盖的三个平面墙，然而，这两个基础设施并不是全景式的，这意味着只能同时校准系统的一部分，因此，耗时的多次捕获是不可避免的...实验证明，无特征基准标记在校准精度方面略优于Apriltag，此类型标定间具有以下特点： 全景式，720度场景与多模态系统中所有传感器的视觉重叠，因此仅从单个姿势捕获一次就足以将所有传感器定位标定间坐标系下...更具体地说，通过视觉匹配无特征基准标记，摄像机姿势在稀疏地图中定位，随后应用多个摄像机的联合优化，同样，我们通过几何特征（例如相对于相同稀疏重建的直线和点）定位激光雷达的姿态，最后，可以从任意两个传感器相对于校准基准的相应刚体变换推导出它们之间的相对姿态...，激光雷达扫描点云相对于校准基准的姿态可通过以下两个方程计算： 上述操作能够提供输入激光雷达扫描的粗略姿态，为了进一步优化输入激光雷达扫描的姿态，通过平面拟合的方式增采样全景标定间的稀疏重建的点云数据...对于参考的全景标定间，最终可获得了多个摄像机和激光雷达的局部姿态，推导出任意两个传感器之间的相对姿态就非常简单了。
以现在主流的交互式活体检测为例，系统会引导用户往指定方向去看,然后去估计用户的头部姿势，通过比较用户的动作姿势和指示方向是否一致来判断活体，从而抵抗照片和视频重放的攻击。...这种方式的优点比较明显，由于大部分应用情况下相机传感器的有限性，在广泛且只有单目前置摄像机的情况下，非交互型的人脸活体检测实现相对比较复杂。需要的数据成本也相对较高，并且实际效果也不算太好。...为了减少被攻击的可能性，因此在交互式的基础上增加了眨眼检测且对每次交互的项目进行随机性排序，并且加入了动态的边框检测，对于照片和视频的攻击具有很好的防御效果。...五：人脸姿态检测 人脸姿态估计主要是获得脸部朝向的角度信息。一般可以用旋转矩阵、旋转向量、四元数或欧拉角表示（这四个量也可以互相转换）。一般而言，欧拉角可读性更好一些，使用更为广泛。...计算步骤如下： 1）首先定义一个具有n个关键点的3D脸部模型，n可以根据自己对准确度的容忍程度进行定义，以下示例定义6个关键点的3D脸部模型（左眼角，右眼角，鼻尖，左嘴角，右嘴角，下颌）； 2）采用人脸检测以及面部关键点检测得到上述
shape[35], shape[48], shape[54], shape[57], shape[8]]) # solvePnP计算姿势...dist_coeffs) reprojectdst = tuple(map(tuple, reprojectdst.reshape(8, 2))) # 以8行2列显示 # 计算欧拉角...pitch:{}, yaw:{}, roll:{}'.format(pitch, yaw, roll)) return reprojectdst, euler_angle # 投影误差，欧拉角...def eye_aspect_ratio(eye): # 垂直眼标志（X，Y）坐标 A = dist.euclidean(eye[1], eye[5]) # 计算两个集合之间的欧式距离...(eye[0], eye[3]) # 眼睛长宽比的计算 ear = (A + B) / (2.0 * C) # 返回眼睛的长宽比 return ear def mouth_aspect_ratio
为了同时考虑这三个问题，本文研究了一个整洁的模型，该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。...表情变化及极端光照（如高亮和阴影）和遮挡的下，人脸的部分区域特征就会发生较大偏差甚至消失的情况。 Challenge #2 - Global Variation....对与应用而言，另两个限制是模型大小和计算需求。机器人、增强现实和视频聊天等任务有望在一个装备有限计算和内存资源的平台(如智能手机或嵌入式产品)上及时执行。...姿态角的计算方法： 预先定义一个标准人脸(在一堆正面人脸上取平均值)，在人脸主平面上固定11个关键点作为所有训练人脸的参考; 使用对应的11个关键点和估计旋转矩阵的参考矩阵; 由旋转矩阵计算欧拉角。...Loss函数 在深度学习中，数据不平衡是另一个经常限制准确检测性能的问题。例如，训练集可能包含大量正面，而缺少那些姿势较大的面孔。
人类动作是一种带有高级内在不确定性的随机序列过程。给定一个观察的姿势序列，未来的丰富姿势序列与之相似。...本文的贡献是双重的。首先，作者提出了一种使用四元数的方法，该四元数带有循环神经网络。其它参数化（如欧拉角）存在不连续性和奇异性，可能导致梯度爆炸和模型训练困难。...之前的研究要么围绕关节旋转，要么围绕关节位置。前者的策略在使用欧拉角或参数化的指数映射时，容易沿着运动链累积误差，且它具备不连续性。后者的策略要求重新投影到骨骼约束上，以避免骨骼拉伸和无效配置。...本文的研究打破了上述两个限制。我们的循环网络 QuaterNet 代表四元数的旋转，我们的损失函数对骨骼执行正向运动，以惩罚绝对位置误差，而不是角度误差。...(b) 是来自训练集的真实序列，既不连续，又不清晰。(c) 我们的方法，修正了不连续性，但仍然允许两个可能的选择 q 和-q。(d) 训练集上步伐参数的分布。 4 实验 4.1 短期预测 ?
9、 加速度计在地球上测量的是重力加速度，如果载体沿着z轴旋转，加速度计是无法感知他的运动的；类似的，电子罗盘测量的是地球上的磁场方向，如果载体沿着y轴旋转，电子罗盘同样也是无法感知他的运动的。...当我们在实际控制当中，我们关心的显然是载体坐标系相对于地理坐标系之间的变化，所以我们通常使用的旋转矩阵是把N系转到B系的矩阵（两者的关系是转置关系）。...令p=w+v，则 而 其中，实数乘法和内积具有乘法交换律，但是三维向量的外积不同，有 u x v = -v x u。所以，hp-ph就是两个向量外积的两倍。...相比于其他几种表示方法，四元数具有不存在欧拉角存在的gimbal lock 问题、只需要4个系数而非方向余弦矩阵的9个系数、两个四元数更容易插值、两个四元数相乘表示旋转等优点。...两个相加融合后积分后再归一化，即可得到物体的姿态四元数表达式。再经过欧拉角的变换即可转换为我们熟知的Roll，Pitch，Yaw。
车辆的姿态角 2.1 欧拉角 在右手笛卡尔坐标系中沿X轴、Y轴和Z轴的旋转角分别叫Roll,Pitch和Yaw。...欧拉角的缺点: 欧拉角的一个重大缺点是会碰到著名的万向锁(Gimbal Lock)问题：在俯仰角为±90deg时，第一次旋转与第三次旋转将使用同一个轴，使得系统丢失了一个自由度（由三次旋转变成了两次旋转...我们也很少在SLAM程序中直接使用欧拉角表示姿态，同样不会在滤波或优化中使用欧拉角表示旋转（因为它具有奇异性）。 2.2 四元数 四元数是三维空间旋转的另一种表达形式。...相对于旋转矩阵和欧拉角，四元数的优势如下: 1、四元数避免了欧拉角表示法中的万向锁问题； 2、相对于三维旋转矩阵的9个分量，四元数更紧凑，用4个分量就可以表达所有姿态。...这三个虚部满足关系式： image.png 用四元数来表示旋转要解决两个问题，一是如何用四元数表示三维空间里的点，二是如何用四元数表示三维空间的旋转。
点选择策略的主要目标是选择具有高语义梯度的点从而最大化语义概率直接匹配的强度，通常，语义对象边界上的点在语义通道和灰度图像中都具有高梯度,LDSO使用Shi-Tomasi得分来检测灰度图像中的角点，本文所提出的方法基于这个思路...2.优化残差构建 优化中主要用到两个匹配误差，一个是光度误差: 类似的，在参考帧中监测到的语义通道c中的点p的语义匹配误差可以定义为：: 其中，是帧i的语义通道c的语义概率，是语义通道c的启发式权重因子...3.滑窗优化 采用LM算法进行优化，定义待优化变量有: xp包括摄影机内部参数、仿射亮度参数和摄影机姿势，xd包括点的逆深度。...，语义误差可以在相对少的迭代次数里降低最多的误差，光度误差可以在此基础上进一步优化。...与ORB-SLAM2相比，在取消闭环的情况下，与ORB-SLAM2相比，该方法在KITTI里程计数据集的大多数序列（序列02除外）中实现了更好或可比的性能，同时在无纹理环境中保持了鲁棒性。
一、了解一下什么是飞机姿态角 飞机姿态角是按欧拉概念定义的，故亦称欧拉角。飞机姿态角是由机体坐标系与地理坐标系之间的关系确定的，用航向角、俯仰角和横滚角三个欧拉角表示。...不同的转动顺序会形成不同的坐标变换矩阵，通常按航向角、俯仰角和横滚角的顺序来表示机体坐标系相对地理坐标系的空间转动。 1、什么是欧拉角？ 欧拉角就是物体绕坐标系三个坐标轴(x,y,z轴）的旋转角度。...heading-pitch-bank系统不是惟一的欧拉角系统，绕任意三个互相垂直轴的任意旋转序列都能定义一个方位。...所以，多种选择导致了欧拉角约定的多样性： 1）heading-pitch-bank系统有两个名称，当然，不同的名字并不代表不同的约定，这其实并不重要，一组常用的术语是roll-pitch-yaw...）也可以选用右手坐标规则 4）旋转可以以不同的顺序进行 3，优点：1）容易使用；2）表达简洁；3）任意三个角都是合法的 4，缺点：1）给定方位的表达方式不唯一；2）两个角度间求插值非常困难 采用限制欧拉角的方法来避免以上问题的出现
它有一个相对量，虽然路标是定死的，但是对于机器人来说，它有一个相对位移测量，这个是在不停变化的，原因是机器人是在不停的运动的。...后端优化(Optimization)，主要接受不同时刻视觉里程计测量的相机的位姿，位指位置，这样我们就知道了相机大概的定位；姿指姿势，这样我们就知道了相机大概的状态。...特殊欧式群SE(n)，也就是所谓的变换矩阵群，如SE(2)和SE(3)。 李群 具有连续(光滑)性质的群，这里的连续性保证了群可以求导；李群既是群也是流形。...这个二元运算，我们称之为李括号，相对于群中的二元运算，李代数中的二元运算表示了两个元素的差异。如果它们满足以下几条性质，称 为一个李代数，记作 。...这个求导也是刚才的两种方法来进行： 对R对应的李代数加上小量，求相对于小量的变化率(导数模型)； 对R左乘或右乘一个小量，求相对于小量的李代数的变化率(扰动模型).
TF的构成 在ROS中，TF工具包包含了三块内容：Broadcaster，Listener，TF转换工具 ROS中提供的是TF转换工具。转换是通过两个部分来完成的。...Broadcaster 负责向TF工具广播 参照物 和 自己的位置 关系 Listener 负责向TF工具查看 想要知道的 两个物体间的相对坐标 TF工具底层是通过向量来去实现的。 3....：欧拉角，旋转矩阵。...其中欧拉角：roll：x、pitch：y、yaw：z。...： "target_frame"：参考坐标系 "source_frame"：求解的坐标系 rospy.Time()：获得最近的相对位置 返回的数据为： 位置：[x, y, z] 姿态：[roll, pitch
Transform组件用于控制物体的位置，旋转和缩放，这里面涉及两个重点，一个是坐标系，这个包括局部坐标系和世界坐标系的关系，另外一个是父子节点，GameObject的父子节点关系是通过Transform...relativeTo坐标系上，平移translation距离，Space有两个坐标系，Self表示本地坐标系，World表示世界坐标系 PS.如果使用Vector3的up, right, forward...，就是基于局部坐标系的移动 旋转相关的： 2个Vector3类型的变量 eulerAngles 在世界坐标旋转作为欧拉角度 localEulerAngles 相对父节点的欧拉角旋转 2个Quaternion...类型的变量 rotation 在世界坐标系中的旋转角度，是一个Quaternion对象（四元数） localRotation 相对于父节点的旋转角度 void Rotate(Vector3 eulerAngles...缩放相关的： 1个Vector3类型的变量 localScale 相对于父节点的缩放 父子节点相关的： parent 变量表示Transform的父节点 root 表示它的根节点，如果没有父节点，它会返回自己
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