欧拉角的定义与计算

       项目需要欧拉角的相关计算,最近告一段落,在此总结一下。

       百度了一下欧拉角的定义,用来确定定点转动刚体位置的3个一组独立角参量,由章动角θ、旋进角(即进动角)ψ和自转角j组成,为欧拉首先提出而得名。后面一串冗杂的公式计算,第一眼看到我是拒绝的,这什么玩意啊,怎么算啊,不要慌,其实欧拉角的计算主要分成三个轴上的旋转,分别是x轴的pitch,y轴的yaw,z轴的roll。下面借一下飞机的图片,这三张动图形象的表示了欧拉角的旋转方式。第一张是绕x轴旋转pitch,第二张绕y轴旋转yaw,第三张是绕z轴旋转roll。    

                                                                                                                               

                                    

       其实就相当于飞机是一个坐标系,地面也是一个坐标系,飞机的坐标系是局部坐标系,也可以叫做机体坐标系,地面的坐标系是世界坐标系,两者都是右手坐标系,欧拉角的pitch就是局部坐标系的X轴与世界坐标系的Y轴的夹角,yaw就是世界坐标系的X轴与局部坐标系铅垂面的法向量的夹角,其中局部坐标系铅垂面就是下图的阴影面,roll就是局部坐标系的Z轴与局部铅垂面法向量的夹角。其中pitch值不能超过90度,这里牵扯到了万向锁的知识,有兴趣的可以去搜索一下四元数和欧拉角的关系,在此就不多做介绍了。

       最后贴一下计算角度的代码:

    private float ComputePlusMinusEulerAngle(Vector3 from, Vector3 to)
    {
        Vector3 v3 = Vector3.Cross(from, to);
        float x = Vector3.Angle(from, to);        

        if (x >= 90)
        {
            if (x == 90) return x;
            float temp = 180 - x;
            x = 90 - temp;
        }
        else
        {
            float temp = 90 - x;
            x = temp;
        }

        if (v3.z < 0)
        {
            x = -x;
        }

        return x;
    }

 

<think>嗯,用户想在MATLAB里计算欧拉角和旋转矩阵之间的姿态误差。这个问题看起来涉及到旋转矩阵、欧拉角之间的转换,以及如何比较两者的差异。首先,我得回忆一下欧拉角和旋转矩阵的关系。欧拉角有多种表示方式,比如绕不同的轴旋转顺序不同,常见的如ZYX顺序。用户需要确保他们使用的欧拉角顺序是一致的,否则转换可能会有问题。 然后,姿态误差的计算方法可能有几种。比如,可以将两种姿态表示都转换成旋转矩阵,然后计算它们之间的差异。旋转矩阵之间的差异可以通过比较它们的乘积,或者计算相对旋转矩阵,再转换成轴角形式,得到角度误差。或者,也可以将旋转矩阵转换成欧拉角,再直接比较欧拉角的差异,但要注意万向节锁的问题。 根据引用[^2],里面有提到旋转矩阵的转换和分解,可能涉及到如何从旋转矩阵得到欧拉角或者四元数。例如,MATLAB中的函数如eul2rotm和rotm2eul可以帮助在欧拉角和旋转矩阵之间转换。所以,用户需要先确定欧拉角的顺序,然后使用这些函数进行转换。 可能的步骤是:给定两组姿态数据,一组是欧拉角,另一组是旋转矩阵。首先将欧拉角转换为旋转矩阵,或者将给定的旋转矩阵转换为欧拉角,然后计算两者之间的差异。差异可以用旋转矩阵相乘得到相对旋转矩阵,再将其转换为轴角表示,从而得到角度误差。或者,直接计算欧拉角各分量的差值,但这种方法可能在角度接近180度时出现不稳定性。 另外,引用[^1]中提到不同的库可能有不同的旋转顺序或定义,所以用户需要确认MATLAB中的欧拉角定义是否他们的数据一致。比如,MATLAB默认的欧拉角顺序是ZYX,而其他库可能不同,这可能导致转换错误。 还有,用户可能需要处理四元数,因为四元数和旋转矩阵之间的转换也是常见的。如果误差计算涉及到四元数,可能需要将旋转矩阵转换为四元数,然后计算四元数之间的差异,比如点积来求角度差。 所以,总结步骤可能包括:1. 确定欧拉角的旋转顺序;2. 将欧拉角转换为旋转矩阵,或者将给定的旋转矩阵转换为欧拉角;3. 计算两者之间的相对旋转矩阵;4. 将相对旋转矩阵转换为轴角形式,得到误差角度;5. 或者比较四元数之间的差异。 另外,还要考虑万向节锁对欧拉角转换的影响,这时候直接比较欧拉角可能不准确,使用旋转矩阵或四元数可能更可靠。 用户可能需要具体的代码示例,比如使用rotm2eul将旋转矩阵转换为欧拉角,然后参考欧拉角相减,但要注意角度范围的问题。或者使用旋转矩阵相乘后的轨迹计算角度差。 现在需要将这些思路整理成一个清晰的步骤,并给出MATLAB代码示例,同时提醒注意事项,如旋转顺序和万向节锁的问题。</think>在MATLAB中计算基于欧拉角和旋转矩阵的姿态误差,需明确旋转顺序和误差定义。以下是具体步骤和代码示例: --- ### **步骤1:定义旋转顺序** MATLAB默认使用ZYX顺序(航偏角、俯仰角、横滚角)。若使用其他顺序(如XYZ),需在函数中显式指定: ```matlab eulOrder = 'ZYX'; % 例如:航空航天领域常用Z-Y-X顺序 ``` --- ### **步骤2:欧拉角旋转矩阵互转** - **欧拉角→旋转矩阵**: ```matlab eul_deg = [yaw, pitch, roll]; % 单位:度 R_eul = eul2rotm(deg2rad(eul_deg), eulOrder); ``` - **旋转矩阵→欧拉角**: ```matlab eul_deg_calculated = rad2deg(rotm2eul(R_matrix, eulOrder)); ``` --- ### **步骤3:计算姿态误差** #### **方法1:通过相对旋转矩阵求角度差** 1. 计算相对旋转矩阵: $$R_{\text{error}} = R_{\text{ref}}^T \cdot R_{\text{measured}}$$ ```matlab R_error = R_ref' * R_measured; % R_ref为参考旋转矩阵 ``` 2. 将相对旋转矩阵转换为轴角形式,提取角度误差: ```matlab [axis, angle] = rotm2axang(R_error); angle_error_rad = angle(end); % 取最后一个元素(可能因四元数对称性重复) angle_error_deg = rad2deg(angle_error_rad); ``` #### **方法2:直接比较欧拉角分量差** ```matlab eul_diff_deg = abs(eul_ref_deg - eul_measured_deg); % 注意处理角度周期跳变(如359°1°实际差2°) eul_diff_deg = mod(eul_diff_deg + 180, 360) - 180; ``` --- ### **注意事项** 1. **万向节锁问题**:当俯仰角为±90°时,欧拉角表示不唯一,此时建议改用四元数或旋转矩阵计算误差。 2. **旋转顺序一致性**:确保所有转换函数和物理系统的旋转顺序一致,否则会引入错误。 3. **单位统一**:MATLAB默认使用弧度,需注意角度弧度的转换。 --- ### **完整代码示例** ```matlab % 定义参考姿态(欧拉角)和实测旋转矩阵 eul_ref_deg = [30, 15, -5]; % ZYX顺序,单位:度 R_measured = eul2rotm(deg2rad([28, 16, -4]), 'ZYX'); % 实测旋转矩阵 % 方法1:相对旋转矩阵求角度差 R_ref = eul2rotm(deg2rad(eul_ref_deg), 'ZYX'); R_error = R_ref' * R_measured; [~, angle_error_rad] = rotm2axang(R_error); fprintf('轴角形式误差: %.2f°\n', rad2deg(angle_error_rad)); % 方法2:欧拉角分量差 eul_measured_deg = rad2deg(rotm2eul(R_measured, 'ZYX')); eul_diff_deg = mod(abs(eul_ref_deg - eul_measured_deg) + 180, 360) - 180; fprintf('欧拉角分量误差: [Yaw=%.2f°, Pitch=%.2f°, Roll=%.2f°]\n', eul_diff_deg); ``` ---
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