[飞控]姿态误差(二)-旋转矩阵做差

最新推荐文章于 2023-04-05 13:43:28 发布
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#姿态 #APM #PX4

博客链接指向https://zinghd.gitee.io/Att-err2/ ，结合标签推测可能与姿态相关信息技术有关，涉及APM、PX4等方面。
旋转矩阵计算角度差
BENULL的博客
04-01 3482
根据旋转矩阵的估计值和真值计算角度误差
验证当已知旋转矩阵时计算角度差的公式的正确性
qiaoka的博客
03-12 697
项目场景： 验证公式的正确性 在已知两张图片的旋转矩阵（3*3），求他们之间的角度差时，得知公式 为了验证该公式的正确性，构造两个不同角度的旋转矩阵，代入计算验证该公式是否可以得到正确答案。 问题描述： 提示：在老师的帮助下，查询了scipy的官方文档，了解这个库中Rotation的用法 from scipy.spatial.transform import Rotation import math import numpy as np r1 = Rotation.from_euler('z',[30],
旋转矩阵的误差计算
zenglongjian的博客
04-05 1971
https://blog.youkuaiyun.com/qq_42537872/article/details/125628887
根据旋转矩阵计算角度差
qq_37666812的博客
07-31 4328
在论文 Benchmarking 6DOF Outdoor Visual Localization in Changing Conditions 中看到的公式，根据旋转矩阵的估计值和真值计算角度误差。网上似乎相关资料也不多，记录一下。 Python代码 import numpy as np import math #r_gt:真值 r_est：估计值 旋转矩阵形式 def rot_error(r_gt,r_est): dis = math.acos((np.trace(np.linalg
【姿态解算初体验】（一）终于理解，飞行姿态控制中，为什么要用旋转矩阵的方式不停地转换来获取姿态误差
qq_38041309的博客
11-10 2961
以下仅帮助理解，不当做正确的系统教程。
[飞控]姿态误差(三)-四元数和轴角求误差
https://zinghd.gitee.io/blog/
12-02 2066
https://zinghd.gitee.io/Att-err3/
px4飞控EKF姿态解算方法
12-01
总结起来，PX4飞控利用EKF算法来估计飞行器的姿态角，通过整合三轴陀螺仪、加速度计和磁力计的数据来提供精确的姿态估计。姿态解算是飞行器控制系统中的核心任务，直接影响到飞行的稳定性和准确性。通过上述对EKF...
飞控学习笔记-姿态角解算（MPU6050 加速度计加陀螺仪）
热门推荐
yunddun的博客
09-12 4万+
全球首例整合性6轴运动处理组件 3轴陀螺仪＋3轴加速度计 IIC接口，可用于扩展外部传感器 数据格式：旋转矩阵、四元数(quaternion)、欧拉角格式 体积小 无人机传感器 MPU6050:3轴陀螺仪＋3轴加速度（姿态） HMC5883:3轴数字罗盘（精确方向控制） MS5611:气压计（高度计） Pitch:俯仰角（抬头低头） Roll:滚转角（翻身） Yaw：偏航角（转弯） 三个角度组合，可唯一确定一个姿态 ...
飞控算法-姿态解算之互补滤波
GoolyOh的专栏
04-03 1万+
飞控乱入之姿态解算 姿态解算是通过读取各个传感器的数据进行融合最终得到当前飞行器的姿态，姿态通常用Euler角（Roll-Pitch-Yaw）来表示 姿态解算框架 姿态解算的数据源可来自于陀螺仪或加速度计，他们分别都可以得到当前姿态，但实际上他们都有各自的传感器性能的优缺点，需要取长补短，进行数据融合才能得到真实的姿态，这种方法简称 互补滤波 算法 传感器特性 互补滤波 姿态解...
无名飞控姿态解算和控制（一）
lipton的博客
12-14 8948
无名飞控的姿态解算和控制
matlab均方误差的代码-vector-and-rotation-toolbox:用于高效3D矢量和旋转操作以及出色代码生成支持的MATLA
05-23
matlab均方误差的代码矢量和旋转工具 该存储库包含用于在MATLAB中使用3D矢量和旋转的文件。 这些函数包含用于MATLAB中提高速度的矢量化代码，以及与Simulink或MATLAB Coder结合使用时可生成良好C代码的代码。 旋转类型包括方向余弦矩阵，旋转四元数（Euler-Rodrigues对称参数），修改的Rodrigues参数，轴角表示和欧拉角。 这些都将在下面进行更多讨论。 所有旋转操作都对应于框架旋转。 也就是说，他们旋转视点，而不是视物。 有关更多信息，请参见下面的快速示例。 它支持MATLAB R2011a及更高版本。 快速范例 要查看旋转如何旋转视点而不是矢量，请考虑： ％在框架A中，假设向量与x轴对齐。 v_A = [1; 0; 0]; ％框架B从框架A绕y轴旋转45度旋转。 R_BA = Ry（pi / 4）; ％因此，当在框B中查看时，我们期望向量出现在x和z的正轴上。是吗？ v_B = R_BA * v_A v_B = 0.7071 0 0.7071 向量旋转与帧旋转相反（相反）。 例如，要将向量绕y轴旋转45度，我们可以使用旋转矩阵的转置（旋转矩阵
迭代最近点算法的完整Matlab程序，输入两个点集，输出旋转矩阵、平移向量和整体误差，验证可用
03-22
【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：迭代最近点算法的完整Matlab程序，输入两个点集，输出旋转矩阵、平移向量和整体误差，验证可用 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
飞控之姿态结算和姿态控制（对比）
Chasing的博客
06-08 1019
今天了解了姿态结算部分。目前看过的飞控含有Apm，px4，国内开源飞控 正点原子，匿名飞控，小马哥飞控，以及一个不知名的飞控。 Apm，px4比较优秀，毕竟很多大佬在维护。就姿态结算方面为ekf，mahony，以及互补滤波。其中互补滤波为最简单，算力消耗最小的。表示为在陀螺仪和加速度计的不同频率特性上，陀螺仪短时间内可靠，长时间有积分漂移。而加速度计z轴分量含有重力影响。然后互补特性。注意，即使在互补滤波中两个传感器的更新频率也应该不同。该方法在智能车的平衡车上在用。 Mahony算法现在飞机上普遍都在用。
【飞控入门基础】二维旋转矩阵
qq_37451250的博客
07-29 708
顺时针旋转 1. 线段OP绕原点顺时针旋转θ得到OP＇ 2.推导过程 1 ）已知OP=OP＇,如图所示，OP在X轴的投影为X，在Y轴的投影为Y 2 ）OP经过顺时针旋转后，OP＇在X轴的投影为X＇，在Y轴的投影为Y＇ 3 ）X , Y的长度分别为 4 ）X＇ , Y＇的长度分别为 5 ）X＇ , Y＇化简为 6 ）最后写成旋转矩阵格式 ...
姿态误差问题
jidushan2008的博客
11-22 1545
前段同学问了一个关于飞机姿态误差的问题，将飞机姿态直接做差与px4里面先z轴对齐然后将过渡矩阵的姿态量赋值给滚转俯仰姿态误差对比，发现直接做差后在飞机做大的机动时误差量会变大，曲线的拟合非常不好，后来仔细把公式又推导了一遍，又学习了大牛的一些文章，认为原因应该是欧拉角的定义跟误差角的定义根本不同，欧拉角在不同转动过程中投影到不同坐标系下，而z轴对其后得到的误差角则投影的坐标系是一致的，因此这两种误差无法直接对比，小角度情况下没问题，角度较大时误差会增大，后续再详细仿真推导。 ...
3D仿真学习笔记（三）-- 相邻典型体间的误差齐次变换矩阵
不学会C++不改名
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当 沿其低序体的方向平移后，的方向上会产生 6 项误差：定位误差，直线度误差，滚转角误差，俯仰角误差，偏转角误差。将以上的 6 项误差带入相邻典型体位置变换矩阵，可得沿着的轴方向平动时的位置误差变换矩阵： 通常，因角误差 数值较小，则满足和的基本条件，同时将高阶无穷小忽略，可以获得以下表达式： 分别在 1.17 表达式中将滚转角误差、俯仰角误差和偏摆角误差代入，经过表达式的简化之后可以获得...
点云配准-旋转误差和平移误差-python实现
qq_42378106的博客
03-06 2799
def get_angular_error(R_gt, R_est): """ Get angular error """ try: A = (np.trace(np.dot(R_gt.T, R_est))-1) / 2.0 if A < -1: A = -1 if A > 1: A = 1 rotError = math.fabs(math.acos(
惯导笔记 - 位姿估计误差分析
luoshi006的博客
09-12 5887
惯导中主要误差分析
机器人阻抗控制中末端姿态偏差的表示方法
罗伯特祥的博客
05-21 2235
欧拉角：缺点是存在奇异问题， 案例：KUKA使用的RPY 轴角：缺点是有效范围小，±90° 四元数：优点多多，没有gimbal lock问题，其本身就能代表姿态偏差用于阻抗控制器笛卡尔空间扭矩计算；缺点是不容易理解 案例：Franka用的四元数//Source: cartesian_impedance_example_controller.cpp if (orientation_d.coeffs().dot(orientation.coeffs()) < 0.0) { orientation.c.
STM32飞控中四元数与欧拉角转换解析
深入探讨了从传感器数据（如陀螺仪、加速度计、磁力计等IMU设备输出）到最终姿态表示的完整流程，涉及姿态表示方法的选择、数学模型构建、坐标系变换、旋转矩阵的作用，以及多源信息融合算法（如卡尔曼滤波）的应用...
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