无人机在三维空间中的转动问题

2024-01-29 07:12

本文主要是介绍无人机在三维空间中的转动问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前提

这篇博客是对最近一个有关无人机拍摄图像项目中所学到的新知识的一个总结,比较杂乱,没有固定的写作顺序。

无人机坐标系旋转问题

在这里插入图片描述
上图是无人机坐标系,绕x轴是翻滚(Roll),绕y轴是俯仰(Pitch),绕z轴是偏航(Yaw)。在初始位置,无人机坐标系和世界坐标系是对齐的,在坐标系中存在一个原始点 ( x 0 , y 0 , z 0 ) (x_0,y_0,z_0) (x0,y0,z0),那么当无人机翻滚、俯仰、偏航后,此时的原始点被转动到了哪个位置处?
首先是绕x轴的翻滚,翻滚角为u,旋转矩阵为:
R x ( u ) = [ 1 0 0 0 c o s ( u ) − s i n ( u ) 0 s i n ( u ) c o s ( u ) ] R_x(u)=\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & cos(u) & -sin(u) \\ 0 & sin(u) & cos(u) \end{bmatrix} Rx(u)= 1000cos(u)sin(u)0sin(u)cos(u)
可以看到,这个旋转矩阵和三维空间中某一点绕x轴旋转的旋转矩阵一样。
旋转后的坐标则为:
[ x 1 y 1 z 1 ] = R x ( u ) [ x 0 y 0 z 0 ] \begin{bmatrix} x_1 \\ y_1 \\ z_1 \end{bmatrix}= R_x(u)\begin{bmatrix} x_0 \\ y_0 \\ z_0 \end{bmatrix} x1y1z1 =Rx(u) x0y0z0
接下来是绕y轴的俯仰,俯仰角为v,旋转矩阵为:
R y ( v ) = [ c o s ( v ) 0 s i n ( v ) 0 1 0 − s i n ( v ) 0 c o s ( v ) ] R_y(v)=\begin{bmatrix} cos(v) & 0 & sin(v) \\ 0 & 1 & 0 \\ -sin(v) & 0 & cos(v) \end{bmatrix} Ry(v)= cos(v)0sin(v)010sin(v)0cos(v)
可以看到,这个旋转矩阵和三维空间中某一点绕y轴旋转的旋转矩阵一样。
旋转后的坐标则为:
[ x 2 y 2 z 2 ] = R y ( u ) [ x 1 y 1 z 1 ] \begin{bmatrix} x_2 \\ y_2 \\ z_2 \end{bmatrix}= R_y(u)\begin{bmatrix} x_1 \\ y_1 \\ z_1 \end{bmatrix} x2y2z2 =Ry(u) x1y1z1

接下来是绕z轴的偏航,偏航角为w,旋转矩阵为:
R z ( v ) = [ c o s ( w ) − s i n ( w ) 0 s i n ( w ) c o s ( w ) 0 0 0 1 ] R_z(v)=\begin{bmatrix} cos(w) & -sin(w) & 0 \\ sin(w) & cos(w) & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} Rz(v)= cos(w)sin(w)0sin(w)cos(w)0001
可以看到,这个旋转矩阵和三维空间中某一点绕z轴旋转的旋转矩阵一样。
旋转后的坐标则为:
[ x 3 y 3 z 3 ] = R z ( u ) [ x 2 y 2 z 2 ] \begin{bmatrix} x_3 \\ y_3 \\ z_3 \end{bmatrix}= R_z(u)\begin{bmatrix} x_2 \\ y_2 \\ z_2 \end{bmatrix} x3y3z3 =Rz(u) x2y2z2
将三个旋转矩阵结合起来就就是:
[ x 3 y 3 z 3 ] = R z ( w ) × R y ( v ) × R x ( u ) [ x 0 y 0 z 0 ] \begin{bmatrix} x_3 \\ y_3 \\ z_3 \end{bmatrix}= R_z(w)\times R_y(v)\times R_x(u)\begin{bmatrix} x_0 \\ y_0 \\ z_0 \end{bmatrix} x3y3z3 =Rz(w)×Ry(v)×Rx(u) x0y0z0
可以看到这里面有很重要的一点就是: R z ( w ) 、 R y ( v ) 、 R x ( u ) R_z(w)、R_y(v)、R_x(u) Rz(w)Ry(v)Rx(u)相乘时的顺序不能发生改变,一旦发生改变(矩阵相乘没有交换律),则结果也会发生变化。
对上面进行总结,整体上如下图所示:
在这里插入图片描述
已知在无人机坐标系下的一点 ( x 0 , y 0 , z 0 ) (x_0,y_0,z_0) (x0,y0,z0),求无人机在翻滚u度,俯仰v度,偏航w度后的点坐标 ( x 3 , y 3 , z 3 ) (x_3,y_3,z_3) (x3,y3,z3)。计算公式如上所示。

图像相关问题

视场角

一般来说,相机的视场角(FOV)有三个,H FOV(水平视场角)、V FOV(垂直视场角),D FOV(对角视场角),如下图所示,一目了然。
在这里插入图片描述

图像的单应性变换

单应性的一个不严谨定义是:用无镜头畸变的相机从不同位置拍摄同一平面物体的图像之间存在单应性,可以用透视变换表示。
在这里插入图片描述
也就是说,给Right view的图像上的点经过透视变换可以变到left view图像上对应位置,透视变换也就是一个矩阵,我们称之为单应性矩阵。
这里不对单应性矩阵进行详细介绍,只是说求解单应性矩阵有8个参数,因此需要四组对应点。
一种常见的方法是寻找两张图像中的相似特征点,然后用来求解单应性矩阵,参考此链接中有相关代码,以及对单应性矩阵的具体介绍。

findHomography函数和getPerspectiveTransform函数

两个函数都可以用来求单应性矩阵,结果一样。但getPerspectiveTransform只会拿四组点去计算,findHomography会拿多组点(大于等于4组)点去计算。

参考链接

  1. https://danceswithcode.net/engineeringnotes/rotations_in_3d/rotations_in_3d_part1.html
  2. https://www.sohu.com/a/657116799_121116014
  3. https://zhuanlan.zhihu.com/p/74597564
  4. https://blog.csdn.net/Sunshine_in_Moon/article/details/45478351

这篇关于无人机在三维空间中的转动问题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/656143

相关文章

mybatis和mybatis-plus设置值为null不起作用问题及解决

《mybatis和mybatis-plus设置值为null不起作用问题及解决》Mybatis-Plus的FieldStrategy主要用于控制新增、更新和查询时对空值的处理策略,通过配置不同的策略类型... 目录MyBATis-plusFieldStrategy作用FieldStrategy类型每种策略的作

linux下多个硬盘划分到同一挂载点问题

《linux下多个硬盘划分到同一挂载点问题》在Linux系统中,将多个硬盘划分到同一挂载点需要通过逻辑卷管理(LVM)来实现,首先,需要将物理存储设备(如硬盘分区)创建为物理卷,然后,将这些物理卷组成... 目录linux下多个硬盘划分到同一挂载点需要明确的几个概念硬盘插上默认的是非lvm总结Linux下多

Python Jupyter Notebook导包报错问题及解决

《PythonJupyterNotebook导包报错问题及解决》在conda环境中安装包后,JupyterNotebook导入时出现ImportError,可能是由于包版本不对应或版本太高,解决方... 目录问题解决方法重新安装Jupyter NoteBook 更改Kernel总结问题在conda上安装了

pip install jupyterlab失败的原因问题及探索

《pipinstalljupyterlab失败的原因问题及探索》在学习Yolo模型时,尝试安装JupyterLab但遇到错误,错误提示缺少Rust和Cargo编译环境,因为pywinpty包需要它... 目录背景问题解决方案总结背景最近在学习Yolo模型,然后其中要下载jupyter(有点LSVmu像一个

解决jupyterLab打开后出现Config option `template_path`not recognized by `ExporterCollapsibleHeadings`问题

《解决jupyterLab打开后出现Configoption`template_path`notrecognizedby`ExporterCollapsibleHeadings`问题》在Ju... 目录jupyterLab打开后出现“templandroidate_path”相关问题这是 tensorflo

如何解决Pycharm编辑内容时有光标的问题

《如何解决Pycharm编辑内容时有光标的问题》文章介绍了如何在PyCharm中配置VimEmulator插件,包括检查插件是否已安装、下载插件以及安装IdeaVim插件的步骤... 目录Pycharm编辑内容时有光标1.如果Vim Emulator前面有对勾2.www.chinasem.cn如果tools工

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列(LCS)问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动

Java多线程父线程向子线程传值问题及解决

《Java多线程父线程向子线程传值问题及解决》文章总结了5种解决父子之间数据传递困扰的解决方案,包括ThreadLocal+TaskDecorator、UserUtils、CustomTaskDeco... 目录1 背景2 ThreadLocal+TaskDecorator3 RequestContextH

关于Spring @Bean 相同加载顺序不同结果不同的问题记录

《关于Spring@Bean相同加载顺序不同结果不同的问题记录》本文主要探讨了在Spring5.1.3.RELEASE版本下,当有两个全注解类定义相同类型的Bean时,由于加载顺序不同,最终生成的... 目录问题说明测试输出1测试输出2@Bean注解的BeanDefiChina编程nition加入时机总结问题说明

关于最长递增子序列问题概述

《关于最长递增子序列问题概述》本文详细介绍了最长递增子序列问题的定义及两种优化解法:贪心+二分查找和动态规划+状态压缩,贪心+二分查找时间复杂度为O(nlogn),通过维护一个有序的“尾巴”数组来高效... 一、最长递增子序列问题概述1. 问题定义给定一个整数序列,例如 nums = [10, 9, 2