空间坐标转换:布尔沙参数与点云

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本文探讨了在计算机图形学和计算机视觉中,如何进行空间坐标转换,特别是布尔沙参数到点云的转换。布尔沙参数常用于表示三维旋转,避免万向节死锁,而在点云数据表示中,需要对位置和方向进行转换。文中提供了一个函数,通过该函数可以将布尔沙参数应用于点云,改变点云在不同坐标系的位置和方向。

在计算机图形学和计算机视觉领域中,空间坐标转换是一个重要的任务。它涉及将一个坐标系中的点或对象转换到另一个坐标系中。本文将介绍如何进行空间坐标转换,特别是在布尔沙参数和点云之间进行转换。

布尔沙参数是一种描述物体姿态的参数化方法,常用于表示三维旋转。它由四个参数组成:旋转轴的单位向量和旋转角度。布尔沙参数的优点在于可以避免万向节死锁问题,并且可以有效地进行插值和求导。因此,在许多应用中,布尔沙参数被广泛应用于姿态估计和物体跟踪等领域。

点云是由大量离散点组成的三维数据集。它是计算机视觉和三维重建等领域中常用的数据表示形式。点云可以通过传感器(如激光雷达)或从图像中提取而来。在进行空间坐标转换时,点云的位置和方向也需要进行相应的转换。

现在我们将重点介绍如何将布尔沙参数转换为点云坐标,并给出相应的源代码示例。假设我们已经获得了一个点云和一个布尔沙参数,我们的目标是将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系。

首先,我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中,我们将使用NumPy库来进行向量和矩阵运算。

import numpy as np

接下来,我们定义一个函数来执行布尔沙参数到点云坐标的转换。该函数接受点云数据和布尔沙参数作为输入,并返回转换后的点云坐标。

def 
内容概要:本文围绕“基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统据进行迁移验证,深化对据驱动控制方法的理解应用能力。
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