Obstacle Avoiddance之世界空间的坐标转局部空间坐标推导

本文介绍了如何将世界空间中的点转换为局部空间坐标,特别是在帧同步的游戏环境中,需要逻辑层独立计算位置和方向,避免浮点数误差。通过《游戏人工智能编程案例精粹》中的例子,详细解释了转换过程,包括关键的点乘运算和局部空间变换矩阵的构建,以帮助读者理解这一重要概念。

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       根据《游戏人工智能编程案例精粹》第三章中中方法描述,整个算法中需要将世界空间的点转到局部空间。比如场景中有若干障碍物,但并不是每一个都需要检查,也就是先要筛选。这个筛选过程中过滤掉“后面”的障碍物是很重要的环节。所谓“后面”是相对的,是根据朝向来判断的。比如我现在正前方5米有一个障碍物,这个正前方是我移动的方形。那这个障碍物是应该要被检查的。如果我现在转向180度,移动方向就完全背对这个障碍物,虽然我们之间的距离还是5米,但这时不需要检查的。这就是局部坐标空间的典型应用。

        这个可能有个疑问,Unity不是已经提供很方便的转换吗?Transform.Translate还有Transform.worldToLocalMatrix。但是,在某些场景下还是有必要的。比如游戏是帧同步的,位置,方向这些都不能依赖Transform,而是逻辑层自己计算。因为帧同步为了避免浮点数带来的差异需要定点数计算,而且需要做到逻辑层和显示层分离。这两点中任意一点Transform都不能满足。

       原书配套代码中将世界空间的点转到局部空间,但没有展开讲这个局部空间变换的过程。在其提供的源码中分两个函数实现。

      这套书的配套源码人工游戏智能编程案例精粹配套源码Programming-Game-AI-by-Example

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inline Vector2D 
狭小空间下有常见模型空间约束的机器人末端轨迹优化,结合以下计划书从行业成果收集,项目讨论 等方面回答研究生复试可能的问题 研究六轴机器人的运动学库,至少包含正、逆解,不同坐标系的换函数;(世界坐标系、用户坐标系、工具坐标系、关节坐标系)及仿真研究,给出末端工具的运动学规划模型。狭小空间下有常见模型空间约束(长方体,开口向上)的焊缝路径轨迹规划算法,狭小的意思是至少一个关节不能在立方体内部自由活动,存在运动过程中操作空间碰撞的情况。给出六轴机械臂末端运动路径规划数学表达式,并给出仿真。并结合实际情况,建立一种路径下的轨迹规划效果。 我们小组对六轴串联工业机器人作为的末端轨迹规划算法进行研究,设计了六轴串联工业机器人末端的位置轨迹规划算法、姿态轨迹规划算法和速度规划算法来提高运行效率。进行轨迹规划的方法有两种:一种是在关节空间进行规划,另一种是在笛卡尔空间,即直角坐标空间进行规划。 对机器人进行轨迹规划的主要任务是,根据机器人的工作环境和工作任务要求,求得一系列机器人末端位姿变换的时间序列,使得机器人末端可以正确地从初始姿态沿着期望的轨迹运动到终止位姿,完成工作任务。我们组课题是探究对机器人尾端在狭窄空间内进行活动工作,是具体情景下的特殊应用实践。利用Matlab程序,对机器人末端进行规划避障处理,使用Matlab轨迹规划函数,进行拟真实验,具有极大的研究前景价值。
03-28
<think>好的,我现在需要回答用户关于在ROS中使用C++实现多个坐标系之间的动态换的问题。首先,我需要回忆一下ROS中的tf2库和相关工具包的作用。用户提到了引用[1]和[2],里面提到了tf2_geometry_msgs、tf2、tf2_ros这些功能包,以及创建功能包时的依赖项。 用户的问题集中在多坐标系的动态换,所以需要明确动态换的概念。动态换可能指的是坐标系的变换随时间变化,比如机器人移动时,其各个部件(如传感器、机械臂)的坐标系会不断变化,需要实时更新。 接下来,我应该考虑如何实现多个坐标系的发布和监听。在ROS中,通常通过tf2_ros::TransformBroadcaster来发布坐标变换,而使用tf2_ros::Buffer和tf2_ros::TransformListener来获取变换信息。对于多个坐标系,可能需要多个broadcaster或者在一个节中发布多个变换。 然后,动态换的关键在于如何定期更新坐标变换。例如,在机器人移动时,位置和姿态可能由传感器或算法实时提供,需要将这些数据换为tf消息并发布。可能需要使用定时器或订阅某个话题来触发更新。 另外,坐标变换的换涉及到坐标换计算,可能需要用到tf2_geometry_msgs来换消息类型,比如将geometry_msgs::TransformStamped换为tf2的数据结构,或者进行坐标的变换。 还需要注意坐标系之间的树状结构,确保每个坐标系都有正确的父坐标系,避免出现断链或循环依赖。比如,base_link作为机器人的基础坐标系,可能有lidar和camera作为子坐标系,而camera又可能有另一个子坐标系。发布这些变换时需要正确设置父帧和子帧。 在代码实现上,可能需要创建一个节,该节包含一个TransformBroadcaster,并在回调函数中不断发布多个坐标系的变换。同时,另一个节可能需要使用TransformListener来查询特定坐标系之间的变换,例如从base_link到camera_link的变换。 此外,用户可能还需要了解如何查询变换、处理异常(如变换不存在或超时),以及使用缓冲器来存储变换数据。可能需要使用lookupTransform函数,并处理可能的异常,如tf2::TransformException。 最后,应该提供示例代码的结构,说明如何初始化节、创建broadcaster和listener,以及如何填充和发布变换消息。同时,强调正确设置时间戳和父/子坐标系的重要性,以确保tf树的有效性。 总结步骤: 1. 创建功能包,添加必要的依赖。 2. 编写发布多个坐标变换的节,使用TransformBroadcaster。 3. 在发布变换时,动态更新坐标数据(如根据传感器输入或计算的位置)。 4. 编写监听节,使用TransformListener查询变换。 5. 处理可能的异常,确保坐标系结构的正确性。 现在需要将这些步骤整理成结构化的回答,确保符合用户要求的格式,包括代码示例和相关问题的生成。同时,引用提供的参考文献中的信息,比如功能包的作用和依赖项。</think>在ROS中实现多坐标系动态换主要依赖`tf2_ros`功能包提供的API,下面分步骤说明实现方法: ### 一、核心实现步骤 1. **创建广播节** 使用`tf2_ros::TransformBroadcaster`发布动态坐标系变换: ```cpp #include <tf2_ros/transform_broadcaster.h> #include <geometry_msgs/msg/transform_stamped.hpp> void publish_transforms() { geometry_msgs::msg::TransformStamped transform; transform.header.stamp = this->now(); transform.header.frame_id = "base_link"; // 父坐标系 transform.child_frame_id = "sensor_frame"; // 子坐标系 // 动态更新变换数据 transform.transform.translation.x = dynamic_x; transform.transform.rotation.w = current_orientation.w; broadcaster_->sendTransform(transform); // 发布变换 } ``` 2. **多坐标系管理** 为每个动态坐标系单独维护变换数据: ```cpp // 示例维护两个传感器坐标系 std::map<std::string, geometry_msgs::msg::Transform> transforms; transforms["lidar"] = get_lidar_transform(); transforms["camera"] = get_camera_transform(); ``` 3. **动态更新机制** 通过定时器实现动态更新: ```cpp timer_ = create_wall_timer( 100ms, std::bind(&DynamicTfNode::update_transforms, this)); ``` ### 二、坐标变换监听 使用`tf2_ros::Buffer`和`tf2_ros::TransformListener`获取实时变换: ```cpp #include <tf2_ros/buffer.h> #include <tf2_ros/transform_listener.h> auto tf_buffer = std::make_shared<tf2_ros::Buffer>(this->get_clock()); auto tf_listener = std::make_shared<tf2_ros::TransformListener>(*tf_buffer); try { auto transform = tf_buffer->lookupTransform( "base_link", "sensor_frame", tf2::TimePointZero); } catch (tf2::TransformException &ex) { RCLCPP_ERROR(this->get_logger(), "Transform error: %s", ex.what()); } ``` ### 三、典型应用场景 1. **移动机器人**:底盘(base_link)机械臂(arm_link)的实时位姿同步 2. **多传感器融合**:激光雷达(lidar_frame)相机(camera_frame)的坐标对齐 3. **动态避障**:障碍物坐标系(obstacle_frame)相对于本体的实时位置计算 [^1]: ROS中将坐标变换封装,用到的常用的功能包有tf2_geometry_msgs、tf2、tf2_ros
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