Transform之父子关系/坐标转换

本文详细探讨了Unity引擎中的父子关系以及坐标转换概念,重点讲解了如何管理和操作游戏对象间的层级关系以及坐标系统的转换方法。

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 父子关系

//父对象
transform.parent
//设置父对象
transform.SetParent(父对象,是否保留世界坐标信息)
//断绝所有子对象关系
transform.DetachChildren()
//获取子对象
//按名字查找,可以找到失活对象,GameObject相关查找不行
//不能找子对象的子对象
transform.find("子对象名");
//遍历子对象
//子对象数量
transform.childCount
//通过索引号得到对应子对象
transform.GetChild(索引号)
//transform扩展函数,可以按名字找到子对象的子对象
public static Transform FindDeep(this Transform father, string name)
    {
        Transform target = null ;
        target = father.Find(name);
        if (target != null)
            return target;
        for(int i = 0; i < father.childCount; i++)
        {
            target = father.GetChild(i).FindDeep(name);
            if (target != null)
                return target;
        }
        return target;
    }

                
<think>好的,用户想了解如何进行激光雷达的坐标转换,特别是方法、代码示例。首先我需要回忆相关的知识,尤其是ROS中的坐标系变换,因为很多激光雷达的应用都基于ROS系统。记得ROS使用tf2库来处理坐标系转换,这涉及到静态变换和动态变换。静态变换通常是固定的,比如雷达和机器人基座之间的位置关系;而动态变换则可能随时间变化,比如移动的机器人。 然后,用户提到了具体的例子,比如思岚激光雷达、Robosense速腾雷达以及无人机点云转换到OSGB格式。我需要结合这些引用内容来组织回答。首先,可能需要解释基本的坐标系转换概念,比如父子坐标系,以及如何发布静态坐标变换。然后,给出代码示例,展示如何在ROS中使用tf2_ros发布静态变换,这可能涉及到Python代码,因为用户提供的示例中有Python代码。 接下来,用户可能需要知道如何将转换应用到点云数据上。比如,使用rslidar_sdk内置的坐标变换功能,这样可以节省处理时间。这里需要说明如何配置参数文件,启用坐标变换,并解释参数的作用,比如旋转矩阵和平移向量。 另外,无人机点云转换到OSGB格式的示例,可能需要说明点云处理库的使用,比如Open3D,以及保存为OSGB格式的步骤。这部分需要代码示例,展示读取点云数据、应用变换矩阵并保存结果的过程。 还需要考虑用户可能的疑问点,比如如何确定变换矩阵的参数,或者如何处理不同的数据格式。此外,需要确保所有数学表达式使用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并检查语法正确性。同时,生成相关问题,帮助用户进一步学习,比如坐标变换的数学原理、实时动态变换的方法、不同格式转换工具等。 最后,整合引用内容,确保每个引用标识对应正确的来源,比如引用[1]关于ROS坐标系,引用[3]关于rslidar_sdk的功能,引用[2]关于OSGB转换。保持回答结构清晰,分步骤说明方法和代码示例,确保用户能够逐步理解和实施坐标转换。</think>### 激光雷达坐标系转换方法及代码示例 #### 1. **坐标系转换基本原理** 激光雷达坐标系转换通常涉及将点云数据从雷达本地坐标系(如$X_{\text{LiDAR}}$、$Y_{\text{LiDAR}}$、$Z_{\text{LiDAR}}$)转换到目标坐标系(如机器人基坐标系或世界坐标系)。转换公式为: $$ P_{\text{target}} = R \cdot P_{\text{source}} + T $$ 其中$R$为旋转矩阵,$T$为平移向量[^1]。 #### 2. **ROS中的静态坐标变换(代码示例)** 在ROS中,可通过`tf2_ros`发布静态坐标变换。以下是Python示例: ```python import rospy import tf2_ros from geometry_msgs.msg import TransformStamped def publish_static_transform(): static_broadcaster = tf2_ros.StaticTransformBroadcaster() static_transform = TransformStamped() # 设置父坐标系(机器人基座)和子坐标系(雷达) static_transform.header.stamp = rospy.Time.now() static_transform.header.frame_id = "base_link" static_transform.child_frame_id = "laser" # 设置变换参数(假设雷达在基座前方0.2米,高度0.1米) static_transform.transform.translation.x = 0.2 static_transform.transform.translation.z = 0.1 static_transform.transform.rotation.w = 1.0 # 无旋转 static_broadcaster.sendTransform(static_transform) if __name__ == "__main__": rospy.init_node("static_tf_publisher") publish_static_transform() rospy.spin() ``` 此代码将激光雷达坐标系`laser`相对于机器人基座`base_link`的固定偏移关系发布到ROS系统中。 #### 3. **速腾雷达内置坐标变换配置** 速腾(Robosense)雷达可通过修改配置文件启用内置坐标变换。在`rslidar_sdk`的配置文件中添加: ```yaml common: coordinate_transformation: true # 启用内置坐标变换 target_frame: base_link # 目标坐标系 lidar: - driver: extrinsic: rotation: [1,0,0,0,1,0,0,0,1] # 旋转矩阵(单位矩阵) translation: [0.2, 0, 0.1] # 平移向量(单位:米) ``` 此配置直接将雷达点云转换到`base_link`坐标系,耗时仅3~5ms[^3]。 #### 4. **点云数据格式转换(OSGB示例)** 使用Python将无人机雷达点云转换为OSGB格式: ```python import open3d as o3d import numpy as np # 读取原始点云(假设为Nx3的numpy数组) points = np.loadtxt("input.txt") # 定义坐标变换矩阵(绕X轴旋转90度) transform = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, 0, -1, 0], [0, 1, 0, 0.1], [0, 0, 0, 1]]) # 应用变换并保存 pcd = o3d.geometry.PointCloud() pcd.points = o3d.utility.Vector3dVector(points) pcd.transform(transform) o3d.io.write_point_cloud("output.osgb", pcd) ``` 此代码将点云绕X轴旋转90度并上移0.1米后保存为OSGB格式[^2]。
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