本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
介绍 W3C设备方向规范允许开发者使用陀螺仪和加速计的数据。这个功能能被用来在现代浏览器里构筑虚拟现实和增强现实的体验。但是这处理原生数据的学习曲线对开发者来说有点大。 在本文中我们要分解并解释设备方
这篇文章本该放到OpenGLES的专题，OpenGL里最复杂最丰富多变的摄像机矩阵会用到欧拉角的概念。 咱们放到普通iOS开发来讲这个概念，因为很多时候我们需要监测手机运动状态，而监测手机运动的CoreMotion框架里，也有欧拉角这个概念。 CoreMotion CoreMotion一直以来就不算是个新事物，我特地从官网查证了下，CoreMotion从iOS4就开始支持。 许多人不知道CoreMotion，是因为没做过相关的需求，其实这个也不是多难的技术，稍稍理解学学就会。 CoreMotion能做什么
尽管四元数早在1843年就由William Rowan Hamilton爵士发明，作为复数的扩展，但直到1985年Shoemake[1633]才将它们引入计算机图形领域
这一章介绍了计算机动画相关的内容, 主要介绍了动画的基本概念, 动画之间的插值, 几何变形, 角色动画, 物理动画, 生成式动画和对象组动画这几个领域, 这些领域书中都只介绍了最基础的内容, 想要深入了解某个领域的话必须阅读其它资料.
写在前面 其实准备ARKit已经很久了，确切地说当WWDC开始介绍时就开始了。其后参加了苹果的ARKit workShop，加上自己有点事，所以文章一直没发出来，现在再发一篇上手文章，也没什么意义。
这篇郭先生就来说说欧拉角和四元数，欧拉角和四元数的优缺点是老生常谈的话题了，使用条件我就不多说了，我只说一下使用方法。
从图可以看出，这三个数据形成的其实是一个等边直角三角形，而在 iOS 模拟器中通过 OpenGL ES 绘制出来的是直角三角形，所以是有问题的，三角形被拉伸了。
对于每个像我一样入坑四轴飞行器不久的新手来说，最初接触也颇为头疼的东西之一就是四轴的姿态解算。由于涉及较多的数学知识，很多人也是觉得十分头疼。所以，我在这里分享一些我学习过程中的笔记和经验，以便大家学习。
本系列博客为《游戏引擎架构》一书的阅读笔记，旨在精炼相关内容知识点，记录笔记，以及根据目前（2022年）的行业技术制作相关补充总结。 本书籍无硬性阅读门槛，但推荐拥有一定线性代数，高等数学以及编程基础，最好为制作过完整的小型游戏demo再来阅读。 本系列博客会记录知识点在书中出现的具体位置。并约定（Pa b），其中a为书籍中的页数，b为从上往下数的段落号，如有lastb字样则为从下往上数第b段。 本系列博客会约定用【】来区别本人所书写的与书中观点不一致或者未提及的观点，该部分观点受限于个人以及当前时代的视角
Quaternion中存放了x，y，z，w四个数据成员，可以用下标来进行访问，对应的下标分别是0,1,2,3 其实最简单来说：四元数就是表示一个3D物体的旋转，它是一种全新数学数字，甚至不是复数。 四元数其实就是表示旋转。
从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是快速解算，结合三轴地磁和三轴加速度得到漂移补偿和深度解算。 姿态的数学模型坐标系 姿态解算需要解决的是四轴飞行器和地球的相对姿态问题。地
四元数被广泛应用在计算机图形学领域，游戏引擎Unity也是用四元数在后端计算旋转。数学上，我们可以按部就班地进行演算，可是直觉上一直不知道它究竟如何运作的。今天我就带领大家通过观察四元数，更准确地说是观察四维单位超球面在三维的投影，来对它有个更深入的了解。
姿态解算 姿态解算(attitude algorithm),是指把陀螺仪，加速度计, 罗盘等的数据融合在一起，得出飞行器的空中姿态，飞行器从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是
四元数，这是一个图形学的概念，一般没怎么见过，图形学中比较常见的角位移的表示方法有“矩阵”、“欧拉角”、“四元数”这三种。可以说各有各的优点和不足，不同的场合用不同的方法。其中四元数的优点有：平滑插值、快速连接、角位移求逆、可以与矩阵形式快速转换、仅用四个数表示。不过，它也有一些缺点：比欧拉角多一个数表示、可能不合法（如：坏的输入数据或者浮点数累计都可能使四元数不合法，不过可以通过四元数标准化来解决这个问题）、晦涩难懂。
经过上一小节《使用Three.js构建基础3D场景 | 《Three.js零基础直通03》》，基础场景已经有了，现在我们来探索Three.js的一些功能。
论文题目：SilhoNet:An RGB Method for 3D Object Pose Estimation and Grasp Planning
，这称之为轴角旋转(Angle-Axis Rotation)。这里，我们可以给出两个结论：
飞控在OFFBOARD模式下通过MAVLINK的接口接收MAVROS上的期望，这些期望可以是期望位置、期望速度和期望姿态，而同时TX2也会从MAVROS上获取需要的飞机状态信息，一般包括飞机的控制模式、解锁状态、姿态、速度、位置信息等。 TX2获取的主要信息都来自MAVROS的/mavros/local_position/pose这个话题，但所有的位置和姿态信息都要根据坐标系来定义，本来以为它们都是使用的NED和Aircraft系，结果在使用它们运算的时候出现了很多错误，通过echo此topic的值，很容易就发现在位置上使用的是EDU坐标系，但是姿态由于是四元数的表示方法，很难明确使用的是哪两个坐标系之间的转换关系，因此，只有到MAVROS的源码中寻找了。 在plugins文件夹下找到local_position.cpp文件
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
为了能够科学的反映物体的运动特性，会在特定的坐标系中进行描述，一般情况下，分析飞行器运动特性经常要用到以下几种坐标系统1、大地坐标系统；2、地心固定坐标系统；3、本地北东地坐标系统；4、机载北东地坐标系统；5、机体轴坐标系统。 其中3、4、5在我们建模、设计控制律时都是经常需要使用的坐标系，描述物体（刚体）位姿信息的6个自由度信息都是在这三个坐标系中产生的
在前面几篇跟SETTLE约束算法相关的文章（1, 2, 3）中，都涉及到了大量的向量旋转的问题--通过一个旋转矩阵，给定三个空间上的欧拉角
旋转矩阵 ：旋转矩阵可以表示向量的旋转，其本质是两个坐标系基底之间的内积构成的矩阵
作者：沙因，腾讯 IEG 前端开发工程师 介绍一种裸眼 3D 的实现方式，代码以 web 端为例。 平常我们都是戴着 3D 眼镜才能感受 3D 效果，那裸眼能直接看 3D 么？可以看看下面这个视频： 感兴趣可以扫描这个二维码实际体验下： 以上效果是基于 threejs 封装了个相机组件： <script src="https://game.gtimg.cn/images/js/sign/glassfree3d/js/GlassFree3dCamera.js" ></script> new THR
机器人的连续路径规划主要涉及到基座姿态、机械臂末端位置或者姿态的规划，在此过程中，位置可以通过三维矢量唯一表示，因此对于机械臂末端位置的规划主要是针对三维向量坐标的规划，而对于姿态的规划，由于姿态表示的方法不唯一，因此会衍生出多种姿态规划方式。但是不管是针对位置以及姿态的规划或者插值，其相应的规划算法具有通用性。
前面说的用3×3矩阵矩阵描述姿态，9个元素，6个约束条件，实际上只有3个独立元素。即用3个独立元素即可描述机器人姿态。常用的有RPY角，欧拉角和四元数。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
glTF（Graphics Library Transmission Format）是一种用于存储3D模型和场景的格式。它是一种开放的标准格式，可用于在不同的3D引擎和软件之间传输和交换3D模型和场景数据。
MPU6050的姿态解算方法有多种，包括硬件方式的DMP解算，软件方式的欧拉角与旋转矩阵解算，软件方式的轴角法与四元数解算。本篇先介绍最易操作的DMP方式。
Unity中的 rotation 、 localRotation 和 eulerAngles、localEulerAngles都是用来表示旋转的一个API
惯性传感器在航空航天系统中主要用于姿态控制和导航。微机电系统的进步促进了微型惯性传感器的发展，该装置进入了许多新的应用领域，从无人驾驶飞机到人体运动跟踪。在捷联式 IMU 中，角速度、加速度、磁场矢量是在传感器固有的三维坐标系中测量的数据。估计传感器相对于坐标系的方向，速度或位置，需要对相应的传感数据进行捷联式积分和传感数据融合。在传感器融合的研究中，现已提出了许多非线性滤波器方法。但是，当涉及到大范围的不同的动态/静态旋转、平移运动时，由于需要根据情况调整加速度计和陀螺仪融合权重，可达到的精度受到限制。为克服这些局限性，该项研究利用人工神经网络对常规滤波算法的优化和探索。
AI科技评论按：最近微博上的全景照片很火呀，相比各位都已经在自己的iPhone或者iPad上品鉴了多家IT公司的办公室、游玩了多个旅游胜地、享受了被小猫小狗环绕的感觉了。太平洋那头的Facebook也没闲着，从去年上线类似的功能以后，全世界 Facebook 用户们已经上传了七千万张全景照片了。 Facebook 支持多种全景照片和全景视频的拍摄方式，可以让人们把自己的全方位感受分享给好朋友们。如果用户有一个专门的全景摄像机，比如理光Theta S或者Giroptic iO，还可以直接把相机里的照片发布
辆位置和姿态是自动驾驶中的一个基础问题，只有解决了车辆的位置和姿态，才能将自动驾驶的各个模块关联起来。车辆的位置和姿态一般由自动驾驶的定位模块输出。
本系列文章为原创，转载请注明出处。 作者：Dongdong Bai 邮箱： baidongdong@nudt.edu.cn
一个刚体在三维空间中的运动如何描述？ 我们知道是由旋转加平移组成的，平移很简单，但是旋转有点麻烦。 三维空间的刚体运动的描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数、欧拉角。 刚体，不光有位置，而且还有姿态。相机可以看成是三维空间的一个刚体，位置指的就是相机在空间处于哪个地方？而姿态指的是相机的朝向（例如：相机位于（0, 0，0）点处，朝向正东方）但是这样去描述比较繁琐。
刚体，顾名思义，是指本身不会在运动过程中产生形变的物体，如相机的运动就是刚体运动，运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化。刚体变换也称为欧式变换。
旋转角过渡：测试角度: 0,45,0旋转到 120,90,100【可以看到旋转绕了一圈】
SLAM的全称——Simultaneous Localization and Mapping(同时定位与地图的构建)。它有三层含义，第一是进行机器人的姿态估计，第二是构建地图，第三是同时进行这两个事情。SLAM是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题，机器人构建地图的时候需要知道自己目前所在的位置(定位)，同时在定位到自己的位置之后要进行下一步——走，需要看周围的地图。
自去年推出该功能以来，人们已经向Facebook上传了超过7000万张360度照片。Facebook使用多种方法来捕获360度照片和视频，这使人们可以与他们的朋友分享身临其境的体验。如果您拥有专用的360度相机，如理光Theta S或Giroptic iO，则可以从相机直接发布到Facebook。而现在大部分高端Android和iOS智能手机也都拥有全景模式的相机，可用于拍摄360度照片。
对人类动作进行建模对于许多应用都很重要，包括动作识别 [12, 34]、动作检测 [49] 及计算机图形学 [22] 等。最近，神经网络被用于 3D 骨骼关节部位序列的长 [22, 23] 、短 [14, 37] 期预测。神经方法在其他模式识别任务中非常成功 [5, 20, 29]。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。因此，内在不确定性意味着，即使模型足够好，在预测未来姿势的一个长序列时，相隔时间较长的未来预测不一定能够匹配推断记录。因此，相关研究通常将预测任务分为长期预测和短期预测。短期任务通常被称为预测任务，可以通过距离度量将预测与参考记录进行比较来定量评估。长期任务通常被称为生成任务，更难定量评估。在这种情况下，人类评估至关重要。
欧拉角 Vector3 代表三个轴的旋转角度 四元数 代表旋转的Quaternion 旋转矩阵,避免万向节死锁
小白：师兄，好久没见到你了啊，我最近在看IMU（Inertial Measurement Unit，惯性导航单元）相关的东西，正好有问题求助啊
在前面一篇文章中我们介绍了欧拉角死锁问题的一些产生背景，还有基于四元数的求解方案。四元数这个概念虽然重要，但是很少会在通识教育课程中涉及到，更多的是一些图形学或者是工程学当中才会进行讲解。本文主要是面向四元数，相比上一篇文章更加详细的介绍和总结一下四元数的一些运算法则，还有基于四元数的插值法。
欧拉角 什么是欧拉角 用三个数去存储物体在x、y、z轴的旋转角度。 补充： 为了避免万向节死锁，y和z轴取值范围都是0~360°，x轴是-90°~90°。 x和z轴是旋转是相对于自身坐标轴的，y轴旋转永远是相对于世界坐标轴的。 优点 好理解，使用方便 只用三个数表示，占用空间少，在表示方位的数据结构中是占用最少的 缺点 万向节死锁 四元数 什么是四元数 Quaternion在3D图形学中表示旋转，由一个三维向量(X/Y/Z)和一个标量(W)组成。 旋转轴为V，
旋转矩阵 对于同一个向量a(向量并没有随着坐标系的旋转而发生运动) 1.png 旋转向量与欧拉角 旋转矩阵R有九个元素，但仅有三个自由度，能否以更少的元素表达旋转？ 旋转向量 方向为旋转轴，长度为转过
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 拍全景照片，重要的是手要稳，手要稳，手要稳……或者支个三角架。 上面视频中这位小姐姐的水平，可以说是非常赞了，量子位就认识一些货真价实、经常手抖
②难以判断何时应该停止旋转，且角速度过大时很容易造成在到达目标向量附近来回鬼畜旋转
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