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
转向机车类继承机车类并增加转向行为。每个行为都被定义成公开函数，在每帧或者一段时间间隔内调用以实现对应的转向力。通常所有转向力在调用之后再调用机车的update函数。 转向函数都是这样工作的：不管什么时候调用了一个转向函数，都会计算转向力，这个力用来确定机车是顺时针旋转还是逆时针旋转。比如，seek（寻找）函数会 计算出一个力，确保机车能从当前方向直接面向目标点。这或许会受到不止一个拥有转向行为的机车的影响，起初的寻找点，会在考虑避开或躲避后而改变。当这些 力叠加后，update函数才被调用，最终把一切都反
相机标定 相机的内参矩阵 在OpenCV的3D重建中（opencv中文网站中：照相机定标与三维场景重建），对摄像机的内参外参有讲解： 外参：摄像机的旋转平移属于外参，用于描述相机在静态场景下相机的运动
今天公司要求我进行传感器的开发,而且只给2天时间,反映下自己没做过这方面可能需要时间延长下,不管,就给你两天时间! 干不完就使劲加班…现在企业压榨劳动力太赤裸裸了,没办法,纵使心中万匹草泥马路过也得干活啊!
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。
对一些简单的图形编辑操作，这些属性基本上是够用的，比如白板工具，如果你不考虑或者不希望图形可以翻转（flip） 的话。
很多刚刚接触SLAM的小伙伴在看到李群和李代数这部分的时候，都有点蒙蒙哒，感觉突然到了另外一个世界，很多都不自觉的跳过了，但是这里必须强调一点，这部分在后续SLAM的学习中其实是非常重要的基础，不信你看看大神们的论文就知道啦。
之前手眼标定数据不对，要分析找问题原因，这个过程还是有意思的。正值出差，搞起来也费劲。所以只能趁有兴致的时候多看点儿。总体思路是先参考别人已经成功的。本身opencv官方是有相机标定例程的，官方出版的。
经过昨天晚上的调试，发现了一个主要问题：使用圆网格标定板标定时，不能使用cornerSubPix()函数，否则寻找角点时，会导致图一的情况(裁剪为30万像素)。就找到能参考的程序，推进还是很快的。
旋转向量 1，初始化旋转向量：旋转角为alpha，旋转轴为(x,y,z) Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z)) 2，旋转向量转旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.matrix(); Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix=rotation_vector.toRotati
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
假设图像矩阵大小为32×32，将其转换为向量，首先创建1×1024的NumPy数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中
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】
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。
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。
目录 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 方式二、源码安装： （2）移动文件 二：使用Eigen——旋转矩阵转换欧拉角 三：其他用法示例 📷 简单记录下~~ Eigen是一个基于C++模板的开源库，支持线性代数，矩阵和矢量运算，数值分析及其相关的算法。 官网：Eigen 一：安装Eigen （1）安装 方式一、直接命令安装 sudo apt-get install libeigen3-dev 方式二、源码安装： https://gitlab.com/libeigen/eigen/-
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。
相比于Dubins Car只允许车辆向前运动，Reeds Shepp Car既允许车辆向前运动，也允许车辆向后运动。
3D变换矩阵是一个4x4的矩阵，即由16个实数组成的二维数组，在三维空间中，任何的线性变换都可以用一个变换矩阵来表示。本文介绍从变换矩阵中提取出平移、缩放、旋转向量的方法，提取公式的复杂程度为“平移 < 缩放 < 旋转”，文章同时给出数学公式和JavaScript代码（使用了浏览器的数学库），首先给定一个行主序的4x4的变换矩阵：
本篇介绍下图形学中涉及的线性代数，通过本篇的学习，可以为后续学习图形的各种变换打下坚实的基础。为了避免单纯介绍数学带来的抽象，本篇会以图形的方式来解释数学。那现在就开始吧。
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
矩阵变换是线性代数中的主要内容，如何理解它？本文以几何角度，理解线性变换中的矩阵，能帮助学习者对其建立直观音箱。
变换是一种采用点、向量或颜色等实体并以某种方式转换它们的操作。对于计算机图形从业者来说，掌握变换是极其重要的。使用它们，您可以定位、重塑对象、灯光和相机并为其设置动画。您还可以确保所有计算都在同一坐标系中执行，并以不同方式将对象投影到平面上。这些只是可以使用变换执行的少数操作，但它们足以证明变换在实时图形（某种程度上是在任何类型的计算机图形)中的作用的重要性。
Map类用于通过C++中普通的连续指针或者数组 （raw C/C++ arrays）来构造Eigen里的Matrix类，这就好比Eigen里的Matrix类的数据和raw C++array 共享了一片地址，也就是引用。
本节更新的Coordinate Rorate Digital Computer的向量模式介绍与伪旋转处理，结尾处会总结旋转模式与向量模式的区别，在接下来的系列中会更新乘法器、除法器、sin函数、cos函数的verilog实现与matlab实现原理，并分享verilog与matlab代码。
获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的选择和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。
使用Opencv实现张正友法相机标定之前，有几个问题事先要确认一下，那就是相机为什么需要标定，标定需要的输入和输出分别是哪些？
由于项目需要，要在win10环境下实现“眼在手上”的手眼系统，为此查阅了不少资料。但大多是理论资料，或者不可用的代码。虽然本人基于Halcon 12.0实现了手眼标定，但代码太冗余，效率低。因此本人拟通过Opencv4实现手眼标定。 （第一次写博客，不足之处敬请批评指正！）
Android传感器按大方向划分大致有这么三类传感器：动作（Motion）传感器、环境（Environmental）传感器、位置（Position）传感器。
兄弟们，重新拿起手中的线性代数课本，重拾一下矩阵吧。 记住一条原则：小事问老婆，大事问Google！！！ 矩阵的基础知识
今天是LeetCode专题的第32篇文章，我们一起看的是LeetCode的第54题——Spiral Matrix。
宇航学报182：46-57. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.02.001
https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52939318
现在的机器人少不了有各种传感器，传感器之间的标定是机器人感知环境的一个重要前提。所谓标定，是指确定传感器之间的坐标转换关系。由于标定的传感器各异，好像没有特别通用的方法。
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44756073
Android 图形库中的 android.graphics.Matrix 是一个 3×3 的 float 矩阵，其主要作用是坐标变换
人机交互的活体检测方法需要通过对人脸做出实时响应来判断是否为活体，通常采用的方法有脸部姿态和读取指定数字等。
如下图所示，Simple Car模型是一个表达车辆运动的简易模型。Simple Car模型将车辆看做平面上的刚体运动，刚体的原点位于车辆后轮的中心；x轴沿着车辆主轴方向，与车辆运动方向相同；车辆在任意一个时刻的姿态可以表述为(x, y, )。车辆的运动速度为s；方向盘的转角为 ，它与前轮的转角相同；前轮和后轮中心的距离为L；如果方向角的转角固定，车辆会在原地转圈，转圈的半径为 。
说明：本教程主要是对eigen官网文档做了一个简要的翻译，参考了eigen官网以及一些博主的技术贴，在此表示感谢。
Java 实例 - 数字求和运算 以下实例演示了使用do...while结构求0~100的整数数字之和： TestInput.java 文件 以上代码运行输出结果为： Java 实例 - 利用堆栈将中
我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》，在这个基础上，我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。
在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程，也就是求最终的投影矩阵 P P P的过程。 无论是在图像测量或者机器视觉应用中，摄像机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响摄像机工作产生结果的准确性。因此，做好摄像机标定是做好后续工作的前提，是提高标定精度是科研工作的重点所在。其标定的目的就是为了相机内参、外参、畸变参数。
Games101清新脱俗，可惜没赶上直播。 官网：http://games-cn.org/intro-graphics/ 结合食用：Fundamentals of Computer Graphics (3rd Edition) or (2nd Edition)
AI 科技评论按：喜欢机器学习和人工智能，却发现埋头苦练枯燥乏味还杀时间？这里是，雷锋字幕组编译的 Arxiv Insights 专栏，从技术角度出发，带你轻松深度学习。 原标题： Variation
前几天看到了一个博客，推荐了《公理设计》一书，还有其相关的文档以及视频。简单了解了一下，增深了一些对软件设计的理解，特此也推荐给大家。
部分代码： def get_head_pose(shape): # 头部姿态估计 # （像素坐标集合）填写2D参考点 # 17左眉左上角/21左眉右角/22右眉左上角/26右眉右上角/36左眼左上角/39左眼右上角/42右眼左上角/ # 45右眼右上角/31鼻子左上角/35鼻子右上角/48左上角/54嘴右上角/57嘴中央下角/8下巴角 image_pts = np.float32([shape[17], shape[21], shape[22], shape[26], sh
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