机器人的位姿描述与坐标变换是进行工业机器人运动学和动力学分析的基础。本节简要介绍上述内容，明确位姿描述和坐标变换的关系，用到的基本数学知识就是——矩阵。
Canvas 状态保存机制 中 , 存在两个栈结构 , 分别是 状态栈 和 图层栈 ;
在 echarts 新发布的 3.5 版本中，新增了日历坐标系，增强了坐标轴指示器。同时，echarts 统计扩展 1.0 版本发布了。日历坐标系用于在日历中绘制图表，坐标轴指示器方便用户观察数据内容，统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具。 统计扩展 统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具，目前主要包含了二维的回归、多维的聚类以及一些常用的统计功能。 扩展中的回归算法不仅包含了常用的线性回归，还包含了指数回归、对数回归、以及多项式回归。 线性回归的示例： 对数回归的示例： 秉承了可视分析的
本文主要讲述地理坐标系统的原理以及怎么利用Python进行地理坐标系统转换，内容包含以下几块：
原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-290812-1016263.html
本文作者为国外制图师希瑟·史密斯，由点点GIS翻译发布，如有错漏之处请后台留言指出
在路径规划、游戏设计栅格法应用中，正六边形网格不如矩形网格直接和常见，但是正六边形具有自身的应用特点，更适用于一些特殊场景中，比如旷阔的海洋、区域或者太空。本文主要讲述如何对正六边形进行几何学分析、网格化环境建模、坐标系转换以及正六边形间的关系求解等。六边形的具体代码实现可以参见github: https://github.com/wylloong/HexagonalGrids . 几何学分析：正六边形的边长相等，内角都是120度，其它性质可以参见百度百科。在正六边形网格化布局设计中，典型的正六边形方
平面刚架有限元分析需要建立单元坐标系和总体坐标系。现在单元坐标系建立单元刚度矩阵和等效节点力向量，再转换到总体坐标系，在总体坐标系下组装总体刚度矩阵和等效节点力向量。求解之后再还原到单元坐标系中。连续
下面让我们把视力集中到一点以改变我们以往看待矩阵的方式。我们知道，线性空间里的基本对象是向量，而向量是这么表示的：
在上一篇文章中我们对geopandas中的数据结构展开了较为全面的学习，其中涉及到面积长度等计算的过程中提到了具体的计算结果与所选择的投影坐标系关系密切，投影坐标系选择的不恰当会带来计算结果的偏差，直接关乎整个分析过程的有效与否。
left , top , right , bottom 是组件相对于父容器的位置 , 该值一般不会改变 ;
以平面杆单元为例，共旋坐标法的基本思想可由图1来描述。其中有两个坐标系和三个构型。共旋坐标法分别是整体坐标系Xg-Yg和局部坐标系xe-ye，整体坐标系始终固定不动，而局部坐标系始终固定在杆轴方向上，即随着杆件一同转动。三个构型分别是初始构型Ⅰ，刚体运动后的构型Ⅱ以及单元变形后的构型（当前构型）Ⅲ。节点在整体坐标系下的坐标用（x，y）表示，位移用（u，v）表示。单元运动由刚体平动、刚体转动以及单元变形三部分组成。
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。
下面我们介绍自动驾驶技术中几种常用的坐标系统，以及他们之间如何完成关联和转换，最终构建出统一的环境模型。 所谓时空坐标系，包括三维空间坐标系和一维时间坐标系。在此基础上，用解析的形式（坐标）把物体在空间和时间的位置、姿态表示出来。一般三维空间坐标系用三个正交轴X，Y，Z表示物体的位置，用绕这三个正交轴的旋转角度（roll 横滚角, pitch 俯仰角, yaw 偏航角）表示物体的姿态。时间坐标系只有一个维度。为了表述方便，我们一般将空间坐标和时间坐标分开讨论。 摄像机坐标系统 摄像机/摄像头以其低廉的价格、
https://ww2.mathworks.cn/discovery/clarke-and-park-transforms.html
如图所示，杆一端固定，另一端距离刚性墙为, 杆中间位置作用一个F，当时，求杆两端的反力。 当时，杆右端已经与刚性墙接触。有限元模型如下图所示，平衡方程为 考虑边界条件,于是 解得 代入平衡方程可得，支座反力 杆系结构有限元分析有以下3个层次： (1)单元分析。将结构离散为若干有限单元，研究典型单元的力学特性，确定单元坐标系中的单元刚度矩阵。此外，还要将单元坐标系中的刚度矩阵，节点力转化成为整体坐标系中的。 (2)整体分析。在单元分析的基础上，形成整体刚度矩阵，整体节点力向量，进一步形成刚度方程。并求解得
2000国家大地坐标系，是我国当前最新的国家大地坐标系，英文名称为China Geodetic Coordinate System 2000，英文缩写为CGCS2000。
Mac的AppKit坐标系统是已左下角为坐标原点，向右为X轴正向，向上为Y轴正向。
机器视觉就是用机器代替人眼和人脑来做测量和判断。机器视觉系统工作的基本过程是获取目标的图像后，对图像进行识别、特征提取、分类、数学运算等分析操作，并根据图像的分析计算结果，来对相应的系统进行控制或决策的过程。 在很多机器视觉应用中，都需要用到机器视觉测量，即根据目标的图像，来得到目标在实际空间中的物理位置，典型的如抓取机械手、行走机器人、SLAM等。 要根据图像中的目标像素位置，得到目标的物理空间位置，我们需要首先有一个图像像素坐标与物理空间坐标的映射关系，也就是将光学成像过程抽象为一个数学公式，这种能够表达空间位置如何映射到图像像素位置的数学公式，就是所说的机器视觉成像模型，本文即讨论这种模型的机理。
自定义控件要想彻底的把握，掌握Android各种坐标系及一些API的坐标含义毫无疑问是不可忽视的技能，对于控件的摆放位置、触摸点、控件绘制等都离不开坐标系，所以学习自定义控件之前我们就先来谈一下Android坐标系。
一次，遇到一个问题，需要计算ArcMap中一个图层的所有面要素的面积。如图，这个图层中包括多个省级行政区矢量面要素，现在需要分别计算其中每一个要素各自的面积。
在三维空间中,含有 N 个质点的自由质点系的自由度为3N．但具有N个质点的刚体,其自由度却远远取不到这个值,因为这些质点彼此的距离必须保持不变,刚体的自由度应该是3N减去独立的关于相对位置的约束关系．但判断这些约束关系的独立性并非一目了然,于是我们不妨换一个思路分析刚体的自由度.由经验可知,要想确定一个刚体上所有质点的位置,只需知道其中任意三个不共线质点的位置就可以了．它们共有9个坐标,扣除彼此之间距离保持不变的三个约束关系,我们立即得到刚体的自由度是6.
ArcGIS中的地理处理允许您执行空间分析和建模以及自动执行GIS任务。典型的地理处理工具获取输入数据（要素类、栅格或表），执行地理处理任务，然后生成输出数据作为结果。ArcGIS包含数百种地理处理工具。地理处理工具的示例包括用于创建缓冲区、用于向表添加字段以及用于对地址表进行地理编码的工具。
在对实际问题进行数据挖掘时，涉及到的特证数即数据维度往往是成百上千的，出于以下两个原因可能导致数据集质量不佳：
文章“Objectrecognition in 3D scenes with occlusions and clutter by Hough voting”发表在2010年，提出了一个经典的将霍夫投票思想用于三维场景目标识别的方法，在杂乱场景和有遮挡情况下取得了不错的效果。这一思想在近年的文章中被多次引用，一些深度学习的方法也有该投票思想的影子。该方法已在PCL库中有简易实现。
作者：Junlin Song, Pedro J. Sanchez-Cuevas, Antoine Richard and Miguel Olivares-Mendez
数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面： 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。全篇主要围绕数据可视化的5个步骤展开，其中重点内容是第三步：“应该使用
我们在前文玩转 MMDetection3D （一）中介绍了整个框架的大致流程，从这篇文章开始我们将会带来 MMDetection3D 中各种核心组件的解析，而在 3D 检测中最重要的核心组件之一就是坐标系和 Box 。
地理位置也就是坐标说是 GIS 的灵魂不为过吧，像天气预报、火箭发射包括地震、火山等事故发生时，新闻媒体就会说东经 XX 度、北纬 YY 度发生了什么什么，还有高德百度的地图导航、定位等等都需要用到坐标系统，因为没有准确的位置信息就无法表达地物的位置关系，地图查询分析等等也就无从谈起了
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智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。
世界大地测量系统（World geodetic system，简称WGS）是指1960年以来， 由美国国防制图局（DMA）建立的四个世界大地测量系统（WGS60、WGS66、WGS72和WGS84）的统称
我叫浊世一壶酒,大家都知道最近这几年自动驾驶比较火，自动驾驶对地图精度的要求比较高，普通地图提供不了那么多的信息，这就涉及到跟自动驾驶相关的一个领域高精地图。那么高精地图是如何制作出来的呢，它的制作有没有什么规则。有没有行业标准。这就引出了我们今天介绍的重点OPenDRIVE。
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
在三维视觉中，经常出现的一种情况是：我们已知一组点的三维坐标，和相机拍摄这些点时获取的二维坐标。如何通过这些二位点的坐标，（结合已知的三维坐标信息），确定出相机在世界坐标系中的位姿，即旋转矩阵R和平移向量t？这个问题称作Perspective-n-Point 问题，简称PnP问题。
空间分析定义：空间分析是指分析具有空间坐标或相对位置的数据和过程的理论和方法，是对地理空间现象的定量研究，其目的在于提取并传输空间数据中隐含的空间信息。
总第74篇 本篇要点： 01、数据可视化是什么 02、数据可视化的一般流程 03、常见的数据种类 04、通过可视化你想表达什么信息 05、选择具体的可视化形式 06、图表设计原则 07、常用的可视化工具 01|数据可视化是什么： 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息（来源于百度百科）。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好的去传递信息。 02|数据可视化的一般流程： 首先我们需要对我们现有的数据进行分析，得出自己的结论，明确要表达的信息和主题（即你通过图表要说明什么问题）。然后
高斯消元法，是线性代数中的一个算法，可用来求解线性方程组，并可以求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。 高斯消元法的原理是： 若用初等行变换将增广矩阵 化为 ，则AX = B与CX = D是同解方程
最近想做一个简单的地理位置分析，比如获取一些城市公交站点对应的geohash，geohash其实是将平时常见的经纬度进行了降维，这样可以进行类似附近的餐馆等内容的分析。
本文介绍基于Pix4Dmapper软件，实现由无人机影像建立研究区域空间三维模型的方法。
来源 | 经授权转载自 ClouGence 公众号 背景知识 什么是地理信息数据 地理信息数据的定义主要来自于我们熟知的星球——地球。我们知道地球表面是一个凸凹不平的表面，是一个近似的椭球体。以海平面为参照已知最点和最低点之间有接近 2 万米的差距。 珠穆朗玛峰，8848.86 米含冰层（人民日报：2020 年 12 月 8 日） 马里亚纳海沟，相对海平面深 10909 米（人民日报：2020 年 11 月 30 日） 即便是海平面也会在月球潮汐引力的作用下变化着，更不要提气候变化导致的海平面升
该文讲述了如何利用Three.js和WebRTC将全景图转换为立方体全景图，并介绍了相关的实现原理和代码示例。
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
由于所有玩家的坐标系的y轴都是和水平面垂直的,所以我们看做坐标系的位置相对标定点的位置,是有沿着y轴旋转了一个角度,然后平移一个值所得,只要计算出两个坐标系之间相对旋转了多少度,平移了多少增量,只要将物体坐标,也按照这个规律,旋转+平移,就可以计算物体在其他玩家坐标系中的位置
在阅读 RTKLIB的源码时，发现了ECEF和大地坐标系的相互转换的函数，大地坐标系（φ,λ,h）转成ECEF（X,Y,Z）与所看书籍（GPS原理与接收机，谢刚，电子工业出版社）的公式是一样的，而EC
本文介绍在ArcMap软件中，为不含有任何坐标系的图层添加地理坐标系或投影坐标系的方法。
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