【Eigen库使用】角轴、旋转矩阵、欧拉角、四元数转换

本文详细介绍了SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)中四种常见的机器人orientation表示方式:欧拉角、旋转向量、旋转矩阵和四元数之间的相互转换。重点强调了旋转次序在欧拉角转换中的重要性,并提供了Eigen库中转换方法的示例代码,包括旋转向量转旋转矩阵、欧拉角转四元数等操作。

零、前言

在slam中经常用到的四种描述机器人orientation的变量,他们之间可以相互转化,使用Eigen库可以很容易的做到这一点,需要特别关注的是:欧拉角与其余量之间的转换关系

1)首先要明确的是,必须要明确欧拉角的旋转次序,你可以选择RPY、YPR等方式,在相同的orientation下,旋转次序会影响欧拉角三分量的数值,也会影响欧拉角与其他旋转表示的转换关系,但是不会影响转换结果;也就是说,旋转次序是你自己根据习惯选择的,在把欧拉角转换为其他形式时,也要根据选择的次序使用对应的转换关系

2)欧拉角转换为其他表示,一般使用旋转向量(角轴)作为过渡,即,首先将欧拉角三个分量变成角轴,再将三个角轴乘在一起(乘的顺序要和旋转次序相匹配)得到角轴,使用角轴可以很方便的过渡到旋转矩阵或四元数;

3)其他表示转换为欧拉角,使用的是eulerAngles(0,1,2)方法,其中012表示转换得到的欧拉角向量的旋转次序是XYZ即RPY,如果想得到YPR格式的欧拉角,使用eulerAngles(2,1,0);即可。

一、旋转向量

1.1 初始化旋转向量
旋转角为alpha(顺时针),旋转轴为(x,y,z)

Eigen::AngleAxisd rotation_vector(alpha,Vector3d(x,y,z))
Eigen::AngleAxisd yawAngle(alpha,Vector3d::UnitZ());

1.2 旋转向量转旋转矩阵
Eigen::Matrix3d rotation_matrix;
rotation_matrix=rotation_vector.matrix();
Eigen::Matrix3d rotation_mat

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