Matrix 转 四元数 已验证

本文提供了两种从旋转矩阵转换为四元数的方法。通过判断矩阵的不同元素最大值来选择合适的公式进行计算,确保了转换过程的准确性和稳定性。

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方法一:

float qw,qx,qy,qz;

float tr = pose[0] + pose[5] + pose[10];
            
            if (tr > 0) {
                float S = sqrt(tr+1.0) * 2; // S=4*qw
                qw = 0.25 * S;
                qx = (pose[9] - pose[6]) / S;
                qy = (pose[2] - pose[8]) / S;
                qz = (pose[4] - pose[1]) / S;
            } else if ((pose[0] > pose[5])&(pose[0] > pose[10])) {
                float S = sqrt(1.0 + pose[0] - pose[5] - pose[10]) * 2; // S=4*qx
                qw = (pose[9] - pose[6]) / S;
                qx = 0.25 * S;
                qy = (pose[1] + pose[4]) / S;
                qz = (pose[2] + pose[8]) / S;
            } else if (pose[5] > pose[10]) {
                float S = sqrt(1.0 + pose[5] - pose[0] - pose[10]) * 2; // S=4*qy
                qw = (pose[2] - pose[8]) / S;
                qx = (pose[1] + pose[4]) / S;
                qy = 0.25 * S;
                qz = (pose[6] + pose[9]) / S;
            } else { 
                float S = sqrt(1.0 + pose[10] - pose[0] - pose[5]) * 2; // S=4*qz
                qw = (pose[4] - pose[1]) / S;
                qx = (pose[2] + pose[8]) / S;
                qy = (pose[6] + pose[9]) / S;
                qz = 0.25 * S;
            }




方法二:


    if (m[0] > m[5] && m[0] > m[10])
    {
        float v84 = sqrt(m[0] + 1.0 - m[5] - m[10]) * 2;
        q[0] = v84 * 0.25f;
        q[1] = (m[1] + m[4]) / v84;
        q[2] = (m[2] + m[8]) / v84;
        q[3] = (m[6] - m[9]) / v84;
    }
    else if(m[5] > m[10])
    {
        float v55 = sqrt(m[5] + 1.0 - m[0] - m[10]) * 2;
        q[0] = (m[1] + m[4]) / v55;
        q[1] = v55 * 0.25f;
        q[2] = (m[6] + m[9]) / v55;
        q[3] = (m[8] - m[2]) / v55;
    }
    else
    {
        float v25 = sqrt(m[10] + 1.0 - m[0] - m[5]) * 2;
        q[0] = (m[8] + m[2]) / v25;
        q[1] = (m[6] + m[9]) / v25;
        q[2] = v25 * 0.25f;
        q[3] = (m[1] - m[4]) / v25;
    }






<think>好的,用户现在的问题是如何在Python中将旋矩阵换为四元数。首先,我需要回顾一下旋矩阵和四元数之间的换方法。根据引用中的资料,用户可能已经了解一些相关的换方法,但可能存在实现上的问题,比如不同的库或方法导致结果不一致的情况。 首先,我需要确定换的数学公式。四元数到旋矩阵的换公式在引用[4]中有Python代码示例,但用户需要的是逆过程:旋矩阵到四元数。这一步可能需要查阅相关的数学推导。四元数有四个分量,而旋矩阵有九个元素,因此需要从矩阵中提取出正确的四元数分量。常见的做法是通过矩阵的迹来计算四元数的各个部分,并处理可能的数值稳定性问题。 接下来,我需要考虑如何实现这个换。根据常见的换方法,首先需要计算四元数的四个分量q0, q1, q2, q3。可以通过矩阵对角线元素的和(迹)来计算最大的那个分量,然后根据最大的分量来计算其他分量,以避免除以零的问题。例如,如果q0是最大的,则计算方式与其他不同,这样可以确保数值稳定性。 然后,我需要编写Python代码来实现这个换。可能需要使用numpy来处理矩阵运算,并且确保代码能够正确处理不同的旋矩阵。需要注意的是,四元数的表示可能有不同的约定,比如实部在前或在后。根据引用中的代码,用户提供的四元数换到旋矩阵的代码是实部在前(q0是实部),所以在换回来时也需要保持一致的顺序。 另外,用户提到在MATLAB和Python中得到的结果不同,这可能是因为不同库中的四元数顺序不同。例如,有的库使用x, y, z, w的顺序,而有的使用w, x, y, z。需要确保换时使用相同的顺序约定。在代码注释中明确四元数的顺序是非常重要的。 然后,测试代码的正确性。例如,使用引用[4]中的四元数矩阵的代码生成一个旋矩阵,再用我写的旋矩阵四元数的代码换回去,看是否能得到原始的四元数。这可以验证换的正确性。 最后,根据用户提供的引用,可能需要参考引用[3]中的方法,或者查找其他可靠的资源来确保换公式的正确性。同时,处理可能的数值误差和特殊情况,如单位四元数的归一化处理。 总结步骤: 1. 确定换的数学公式,确保正确处理四元数的各个分量。 2. 编写Python函数,使用numpy进行矩阵运算。 3. 处理四元数的不同分量计算顺序,确保数值稳定性。 4. 测试代码的正确性,对比换前后的结果。 5. 考虑四元数的归一化,避免数值误差。</think>要在Python中将旋矩阵换为四元数,需遵循四元数与旋矩阵的数学关系,并通过数值计算提取四元数分量。以下是分步实现方法: --- ### **步骤1:数学原理** 旋矩阵$R$与四元数$q=(w, x, y, z)$的换关系为: $$ R = \begin{bmatrix} 1-2y^2-2z^2 & 2xy-2wz & 2xz+2wy \\ 2xy+2wz & 1-2x^2-2z^2 & 2yz-2wx \\ 2xz-2wy & 2yz+2wx & 1-2x^2-2y^2 \end{bmatrix} $$ 反向推导时,需通过矩阵元素组合计算四元数的四个分量[^4]。 --- ### **步骤2:Python实现代码** ```python import numpy as np def rotation_matrix_to_quaternion(R): """将3x3旋矩阵换为四元数(w, x, y, z顺序)""" q = np.zeros(4) trace = np.trace(R) if trace > 0: S = np.sqrt(trace + 1.0) * 2 q[0] = 0.25 * S q[1] = (R[2,1] - R[1,2]) / S q[2] = (R[0,2] - R[2,0]) / S q[3] = (R[1,0] - R[0,1]) / S elif (R[0,0] > R[1,1]) and (R[0,0] > R[2,2]): S = np.sqrt(1.0 + R[0,0] - R[1,1] - R[2,2]) * 2 q[0] = (R[2,1] - R[1,2]) / S q[1] = 0.25 * S q[2] = (R[0,1] + R[1,0]) / S q[3] = (R[0,2] + R[2,0]) / S elif R[1,1] > R[2,2]: S = np.sqrt(1.0 + R[1,1] - R[0,0] - R[2,2]) * 2 q[0] = (R[0,2] - R[2,0]) / S q[1] = (R[0,1] + R[1,0]) / S q[2] = 0.25 * S q[3] = (R[1,2] + R[2,1]) / S else: S = np.sqrt(1.0 + R[2,2] - R[0,0] - R[1,1]) * 2 q[0] = (R[1,0] - R[0,1]) / S q[1] = (R[0,2] + R[2,0]) / S q[2] = (R[1,2] + R[2,1]) / S q[3] = 0.25 * S return q / np.linalg.norm(q) # 归一化 ``` --- ### **步骤3:代码说明** 1. **数值稳定性**:通过判断矩阵对角线元素的最大值选择计算路径,避免除零错误。 2. **归一化**:返回前对四元数归一化,消除计算误差[^3]。 3. **四元数顺序**:输出为$(w, x, y, z)$,与常见数学定义一致(部分库可能使用$x,y,z,w$顺序需注意)[^4]。 --- ### **验证示例** ```python # 使用四元数生成旋矩阵 q_input = np.array([0.707, 0, 0.707, 0]) # (w, x, y, z) R = quaternion_to_rotation_matrix(q_input) # 引用[4]中的函数 # 换回四元数 q_output = rotation_matrix_to_quaternion(R) print("Recovered quaternion:", q_output) # 应接近[0.707, 0, 0.707, 0] ``` ---
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