roll, pitch, yaw = np.rad2deg(np.squeeze(np.array( np.quaternion(qw, qx, qy, qz).normalized().to_euler_angles('xyz') )))

时间: 2023-12-01 11:05:00 浏览: 139
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rad2deg:将弧度转换为度数

这行代码的作用是将四元数转换为欧拉角，其中： - `np.quaternion(qw, qx, qy, qz)` 创建了一个四元数对象，其四个分量为 qw、qx、qy、qz。 - `.normalized()` 将四元数归一化，确保其长度为1。 - `.to_euler_angles('xyz')` 将四元数转换为欧拉角，其中 'xyz' 表示欧拉角的顺序。 - `np.squeeze(np.array(...))` 将欧拉角转换为numpy数组，并通过 `squeeze` 函数去掉其中的单维度。 - `np.rad2deg(...)` 将弧度制的欧拉角转换为角度制。 最终，这行代码返回了三个变量，分别为 roll、pitch 和 yaw，表示物体绕 X、Y、Z 轴的旋转角度，单位为角度。需要注意的是，在使用四元数计算欧拉角时，需要将四元数进行归一化，以确保其长度为1，否则计算出来的欧拉角可能不正确。
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deg2rad:将度数转换为弧度

度 2 弧度 将度数转换为弧度 安装 npm install deg2rad 用法 var deg2rad = require ( 'deg2rad' ) console . log ( deg2rad ( 180 ) ) // Logs 3.141592653589793 (Math.PI)

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import math import numpy as np from grasp_demo.srv import * def tf_transform(req): tool_h_cam = np.array([[1.0, 0.0, 0, -0.010], [0.0, -1.0, 0.0, -0.018], [0.0, 0.0, -1.0, 0.1], [0.0, 0.0, 0.0, 1.0] ]) cam_h_obj = np.array([[req.marker_x], [req.marker_y], [req.marker_z], [1]]) r_x = np.array([[1, 0, 0], [0, math.cos(req.robot_roll), -math.sin(req.robot_roll)], [0, math.sin(req.robot_roll), math.cos(req.robot_roll)] ]) r_y = np.array([[math.cos(req.robot_pitch), 0, math.sin(req.robot_pitch)], [0, 1, 0], [-math.sin(req.robot_pitch), 0, math.cos(req.robot_pitch)] ]) r_z = np.array([[math.cos(req.robot_yaw), -math.sin(req.robot_yaw), 0], [math.sin(req.robot_yaw), math.cos(req.robot_yaw), 0], [0, 0, 1] ]) r = np.dot(r_z, np.dot(r_y, r_x)) base_h_tool = np.array([[r[0, 0], r[0, 1], r[0, 2], req.robot_x], [r[1, 0], r[1, 1], r[1, 2], req.robot_y], [r[2, 0], r[2, 1], r[2, 2], req.robot_z], [0, 0, 0, 1] ]) print(base_h_tool) kk = np.dot(base_h_tool, tool_h_cam) #print (kk) base_h_obj = np.dot(np.dot(base_h_tool, tool_h_cam), cam_h_obj) return EyeinHandResponse(base_h_obj[0, 0], base_h_obj[1, 0], base_h_obj[2, 0]) def obj_to_base_server(): rospy.init_node('eyeinhandServer') s = rospy.Service('eyeinhand', EyeinHand, tf_transform) rospy.spin() if __name__ == "__main__": obj_to_base_server()

这是一个 Python 节点，使用了 ROS 框架，提供了一个名为 'eyeinhand' 的服务。该服务的请求消息类型为 EyeinHandRequest，响应消息类型为 EyeinHandResponse。在这个节点中，定义了一个名为 tf_transform 的函数，...

解释：target = self.survey.source.target collection = self.survey.source.collection '''Mesh''' # Conductivity in S/m (or resistivity in Ohm m) background_conductivity = 1e-6 air_conductivity = 1e-8 # Permeability in H/m background_permeability = mu_0 air_permeability = mu_0 dh = 0.1 # base cell width dom_width = 20.0 # domain width # num. base cells nbc = 2 ** int(np.round(np.log(dom_width / dh) / np.log(2.0))) # Define the base mesh h = [(dh, nbc)] mesh = TreeMesh([h, h, h], x0="CCC") # Mesh refinement near transmitters and receivers mesh = refine_tree_xyz( mesh, collection.receiver_location, octree_levels=[2, 4], method="radial", finalize=False ) # Refine core mesh region xp, yp, zp = np.meshgrid([-1.5, 1.5], [-1.5, 1.5], [-6, -4]) xyz = np.c_[mkvc(xp), mkvc(yp), mkvc(zp)] mesh = refine_tree_xyz(mesh, xyz, octree_levels=[0, 6], method="box", finalize=False) mesh.finalize() '''Maps''' # Find cells that are active in the forward modeling (cells below surface) ind_active = mesh.gridCC[:, 2] < 0 # Define mapping from model to active cells active_sigma_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_conductivity) active_mu_map = maps.InjectActiveCells(mesh, ind_active, air_permeability) # Define model. Models in SimPEG are vector arrays N = int(ind_active.sum()) model = np.kron(np.ones((N, 1)), np.c_[background_conductivity, background_permeability]) ind_cylinder = self.getIndicesCylinder( [target.position[0], target.position[1], target.position[2]], target.radius, target.length, [target.pitch, target.roll], mesh.gridCC ) ind_cylinder = ind_cylinder[ind_active] model[ind_cylinder, :] = np.c_[target.conductivity, target.permeability] # Create model vector and wires model = mkvc(model) wire_map = maps.Wires(("sigma", N), ("mu", N)) # Use combo maps to map from model to mesh sigma_map = active_sigma_map * wire_map.sigma mu_map = active_mu_map * wire_map.mu '''Simulation''' simulation = fdem.simulation.Simulation3DMagneticFluxDensity( mesh, survey=self.survey.survey, sigmaMap=sigma_map, muMap=mu_map, Solver=Solver ) '''Predict''' # Compute predicted data for your model. dpred = simulation.dpred(model) dpred = dpred * 1e9 # Data are organized by frequency, transmitter location, then by receiver. # We had nFreq transmitters and each transmitter had 2 receivers (real and # imaginary component). So first we will pick out the real and imaginary # data bx_real = dpred[0: len(dpred): 6] bx_imag = dpred[1: len(dpred): 6] bx_total = np.sqrt(np.square(bx_real) + np.square(bx_imag)) by_real = dpred[2: len(dpred): 6] by_imag = dpred[3: len(dpred): 6] by_total = np.sqrt(np.square(by_real) + np.square(by_imag)) bz_real = dpred[4: len(dpred): 6] bz_imag = dpred[5: len(dpred): 6] bz_total = np.sqrt(np.square(bz_real) + np.square(bz_imag)) mag_data = np.c_[mkvc(bx_total), mkvc(by_total), mkvc(bz_total)] if collection.SNR is not None: mag_data = self.mag_data_add_noise(mag_data, collection.SNR) data = np.c_[collection.receiver_location, mag_data] # data = (data, ) return data

这段代码是一个 Python 函数，它的...2.根据接收器位置和目标位置对网格进行细化，以提高模拟精度。 3.进行电磁正演模拟，并返回模拟得到的数据。 其中，模拟的过程中还进行了噪声的添加，以模拟实际测量中的误差。

sensor_msgs::Imu imu=(*carPose); float x = imu.orientation.x; float y = imu.orientation.y; float z = imu.orientation.z; float w = imu.orientation.w; double roll,pitch, yaw; tf::Quaternion q(x, y, z, w); tf::Matrix3x3 quaternion(q); quaternion.getRPY(roll, pitch, yaw); return roll; }

这里使用了ROS的tf库，首先将IMU消息中的四元数转换为tf库中的四元数类型 tf::Quaternion，然后使用 tf::Matrix3x3 类型来获取欧拉角（即侧倾角 roll、俯仰角 pitch 和偏航角 yaw）。最后，函数返回计算...

double getpitchFromPose(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr &carPose) { //odom=*odom_cb; //geometry_msgs::Pose carPose = odom.pose.pose; sensor_msgs::Imu imu=(*carPose); float x = imu.orientation.x; float y = imu.orientation.y; float z = imu.orientation.z; float w = imu.orientation.w; double roll,pitch, yaw; tf::Quaternion q(x, y, z, w); tf::Matrix3x3 quaternion(q); quaternion.getRPY(roll, pitch, yaw); return pitch; }

同样地，这里使用了ROS的tf库，将IMU消息中的四元数转换为tf库中的四元数类型 tf::Quaternion，然后使用 tf::Matrix3x3 类型来获取欧拉角（即侧倾角 roll、俯仰角 pitch 和偏航角 yaw）。最后，函数返回...

double getrollFromPose(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr &carPose){ //odom=*odom_cb; //geometry_msgs::Pose carPose = odom.pose.pose; sensor_msgs::Imu imu=(*carPose); float x = imu.orientation.x; float y = imu.orientation.y; float z = imu.orientation.z; float w = imu.orientation.w; double roll,pitch, yaw; tf::Quaternion q(x, y, z, w); tf::Matrix3x3 quaternion(q); quaternion.getRPY(roll, pitch, yaw); return roll; }

函数首先将 carPose 转换为 sensor_msgs::Imu 类型的变量 imu，然后从 imu 中获取四元数（即车辆的姿态），并将其转换为欧拉角（Roll, Pitch, Yaw）形式。最后将横滚角 roll 作为函数的返回值。

解释pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(5) / 5, mode='same')

具体来说，代码中使用的是一维卷积操作np.convolve，将pitch_freqs和长度为5的全1数组np.ones(5) / 5进行卷积，即对pitch_freqs中每个元素及其左右两个元素进行加权平均，得到平滑后的频率信息数组pitch_freqs_...

如果改成这样呢“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(221) , mode='same')”

如果你将卷积核的长度设置为221，但是卷积核中的每个元素都是1，那么实际上就是对pitch_freqs进行了一个加权平均。这种修改方式可能会模糊音频信号中的细节，而不是仅仅进行平滑处理。因此，这种修改方式可能不是很...

img = Image.open('C:\yingxiang\DJI_20230322140516_0026_V.JPG') # 获取 EXIF 数据 exif_data = img._getexif() # 获取方位元素信息 orientation = exif_data.get(274) # 方向信息标签为274 if orientation == 1: # 没有方向信息 pass elif orientation == 2: img = img.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 3: img = img.rotate(180) elif orientation == 4: img = img.rotate(180).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 5: img = img.rotate(-90).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 6: img = img.rotate(-90) elif orientation == 7: img = img.rotate(90).transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT) elif orientation == 8: img = img.rotate(90) # 获取航向角、俯仰角和滚转角 roll = exif_data.get(204) / 100.0 # 滚转角标签为204，单位为1/100度 pitch = exif_data.get(206) / 100.0 # 俯仰角标签为206，单位为1/100度 yaw = exif_data.get(208) / 100.0 # 航向角标签为208，单位为1/100度 print(roll,pitch,yaw)这段代码怎么改可以确保变量不为空，再进行除法运算

你可以使用异常处理来确保变量不为空，再进行除法运算。...如果出现异常，我们会在控制台上打印一条错误消息，并将变量roll、pitch、yaw设置为None。这样可以确保变量不为空，避免了除以0或类型错误的情况。

那我改成这样对吗“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(221) / 221, mode='same')”

是的，你的修改是正确的。...具体来说，这段代码会使用221个相邻的采样点来计算每个点的平均值，从而得到一个平滑后的pitch_freqs_smoothed数组。这个数组可以在之后的计算中用来作为输入，以获得更准确的结果。

是这段代码需要修改吗“pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(5) / 5, mode='same')”

在这段代码中，np.convolve函数是用来计算pitch_freqs和一个长度为5的全1数组的卷积，得到一个平滑后的pitch_freqs_smoothed数组。而这里的5指的是卷积核的长度，这个长度是与采样率有关的。因此，当你将采样率改为...

# NOISE def noise(data): noise_amp = 0.035*np.random.uniform()*np.amax(data) data = data + noise_amp*np.random.normal(size=data.shape[0]) return data # STRETCH def stretch(data, rate=0.8): return librosa.effects.time_stretch(data, rate) # SHIFT def shift(data): shift_range = int(np.random.uniform(low=-5, high = 5)*1000) return np.roll(data, shift_range) # PITCH def pitch(data, sampling_rate, pitch_factor=0.7): return librosa.effects.pitch_shift(data, sampling_rate, pitch_factor)

- pitch：对原始数据进行音高变化，改变数据的频率，增加数据的多样性。 这些数据增强方法都可以通过随机生成的参数来模拟不同的变化，从而生成更多的训练数据，提高模型的泛化能力。这些方法在音频处理中应用广泛...

所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗

adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :]) 这个修改后的代码会将 pitch_freqs_smoothed 转换为一个形状为 (198, 882) 的数组，然后使用...

def convert_midi(fp, _seq_len): notes_list = [] stream = converter.parse(fp) partitions = instrument.partitionByInstrument(stream) # print([(part.getInstrument().instrumentName, len(part.flat.notes)) for part in partitions]) # 获取第一个小节（Measure）中的节拍数 _press_time_dict = defaultdict(list) partition = None for part_sub in partitions: if part_sub.getInstrument().instrumentName.lower() == 'piano' and len(part_sub.flat.notes) > 0: partition = part_sub continue if partition is None: return None, None for _note in partition.flat.notes: _duration = str(_note.duration.quarterLength) if isinstance(_note, NoteClass.Note): _press_time_dict[str(_note.offset)].append([str(_note.pitch), _duration]) notes_list.append(_note) if isinstance(_note, ChordClass.Chord): press_list = _press_time_dict[str(_note.offset)] notes_list.append(_note) for sub_note in _note.notes: press_list.append([str(sub_note.pitch), _duration]) if len(_press_time_dict) == _seq_len: break _items = list(_press_time_dict.items()) _items = sorted(_items, key=lambda t:float(Fraction(t[0])))[:_seq_len] if len(_items) < _seq_len: return None,None last_step = Fraction(0,1) notes = np.zeros(shape=(_seq_len,len(notes_vocab),len(durations_vocab)),dtype=np.float32) steps = np.zeros(shape=(_seq_len,len(offsets_vocab)),dtype=np.float32) for idx,(cur_step,entities) in enumerate(_items): cur_step = Fraction(cur_step) diff_step = str(cur_step - last_step) if diff_step in offsets_vocab: steps[idx,offsets_vocab.index(diff_step)] = 1. last_step = cur_step else: steps[idx,offsets_vocab.index('0')] = 1. for pitch,quarterLen in entities: notes[idx,notes_vocab.index(pitch),durations_vocab.index(quarterLen if quarterLen in durations_vocab else '0')] = 1. notes = notes.reshape((seq_len,-1)) inputs = np.concatenate([notes,steps],axis=-1) return inputs,notes_list

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q = RotatorFromAxisAndAngle(Vector(0, 0, 1), roll) * RotatorFromAxisAndAngle(Vector(0, 1, 0), yaw) * RotatorFromAxisAndAngle(Vector(1, 0, 0), pitch) 接下来，我们可以使用UE5中的GetRotationMatrix函数将...

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# msg.type_mask = msg.IGNORE_ROLL_RATE | msg.IGNORE_PITCH_RATE | msg.IGNORE_YAW_RATE # msg.orientation.x = q[0] # msg.orientation.y = q[1] # msg.orientation.z = q[2] # msg.orientation.w = q[3] #...

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小学语文教学新工具：创新黑板设计解析

资源摘要信息: 本资源为行业文档，主题是设计装置，具体关注于一种小学语文教学黑板的设计。该文档通过详细的设计说明，旨在为小学语文教学场景提供一种创新的教学辅助工具。由于资源的标题、描述和标签中未提供具体的设计细节，我们仅能从文件名称推测文档可能包含了关于小学语文教学黑板的设计理念、设计要求、设计流程、材料选择、尺寸规格、功能性特点、以及可能的互动功能等方面的信息。此外，虽然没有标签信息，但可以推断该文档可能针对教育技术、教学工具设计、小学教育环境优化等专业领域。 1. 教学黑板设计的重要性 在小学语文教学中，黑板作为传统而重要的教学工具，承载着教师传授知识和学生学习互动的重要角色。一个优秀的设计可以提高教学效率，激发学生的学习兴趣。设计装置时，考虑黑板的适用性、耐用性和互动性是非常必要的。 2. 教学黑板的设计要求 设计小学语文教学黑板时，需要考虑以下几点： - 安全性：黑板材质应无毒、耐磨损，边角处理要圆滑，避免在使用中造成伤害。 - 可视性：黑板的大小和高度应适合小学生使用，保证最远端的学生也能清晰看到上面的内容。 - 多功能性：黑板除了可用于书写字词句之外，还可以考虑增加多媒体展示功能，如集成投影幕布或电子白板等。 - 环保性：使用可持续材料，比如可回收的木材或环保漆料，减少对环境的影响。 3. 教学黑板的设计流程 一个典型的黑板设计流程可能包括以下步骤： - 需求分析：明确小学语文教学的需求，包括空间大小、教学方法、学生人数等。 - 概念设计：提出初步的设计方案，并对方案的可行性进行分析。 - 制图和建模：绘制详细的黑板平面图和三维模型，为生产制造提供精确的图纸。 - 材料选择：根据设计要求和成本预算选择合适的材料。 - 制造加工：按照设计图纸和材料标准进行生产。 - 测试与评估：在实际教学环境中测试黑板的使用效果，并根据反馈进行必要的调整。 4. 教学黑板的材料选择 - 传统黑板：传统的黑板多由优质木材和专用黑板漆制成，耐用且书写流畅。 - 绿色环保材料：考虑到环保和学生健康，可以选择无毒或低VOC（挥发性有机化合物）排放的材料。 - 智能材料：如可擦洗的特殊漆料，使黑板表面更加光滑，便于擦拭。 5. 教学黑板的尺寸规格 黑板的尺寸规格应根据实际教室空间和学生的平均身高来设计。一般来说，小学教室的黑板高度应设置在120cm至150cm之间，长度则根据教室墙壁的长度而定，但至少应保证可以容纳整页A4纸的书写空间。 6. 教学黑板的功能性特点 - 书写性能：黑板表面应具备良好的书写性能，使粉笔或马克笔的书写和擦拭都十分顺畅。 - 可视化辅助：集成的可视化工具，如辅助灯、放大镜等，可以帮助教师更有效地展示教学内容。 - 互动性设计：考虑增加互动性元素，例如磁性或可擦写的表面，可以提高学生参与度。 7. 教学黑板的互动功能 随着信息技术的发展，教学黑板可以集成多媒体技术，如触摸屏功能、电子白板功能、互联网接入等，实现与电子设备的互动，从而丰富教学手段，提高教学的趣味性和效率。 综上所述，本资源提供的设计装置文档，聚焦于一种小学语文教学黑板的设计，涵盖了从设计理念到功能实现的全方位内容，旨在通过创新的设计提升小学语文教学的品质和效率。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

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Minecraft服务器管理新插件ServerForms发布

资源摘要信息:"ServerForms是一个专门为Minecraft服务器设计的管理插件，它是建立在Spigot平台之上的，能够帮助服务器管理员高效地收集玩家输入。ServerForms提供了完全可定制的表单系统，可以根据不同管理员的需求进行调整和优化。 1. 插件特性：ServerForms的主要功能包括但不限于收集用户输入，管理员可以根据需要定制表单的内容、格式和行为。这为服务器的运营提供了灵活性和可扩展性，允许插件适应不同的应用场景。 2. 插件开发状态：根据描述，ServerForms目前处于开发阶段，仍然在不断完善和增加新功能。当前版本可能已经具备了一定的功能，但作者明确表示正在工作中的内容将会带来更多的改进和增强。 3. 未来更新计划：作者提到了未来的几个增强方向。例如，'Better permissions handling'意味着将会对权限控制进行优化，以支持更精细的权限分配，确保服务器的安全性和稳定性。'New commands'说明会有新的命令添加，以便管理员能够更方便地管理和操作服务器。'Fix /readapp to show new applications from last login'表明将修复读取新申请的功能，确保管理员能够及时查看用户自上次登录后的申请信息。'Allow for creation of new forms from console or in game'则是一个非常实用的改进，它可以让管理员通过控制台或游戏内界面创建新的表单，无需进入服务器后台进行操作。最后，插件作者还开放了建议通道，鼓励用户提出自己的意见和建议，以便进一步改进插件。 4. 技术栈与开发语言：从标签"Java"来看，ServerForms是用Java编程语言开发的。Java是广泛用于服务器端开发的语言之一，特别是在Spigot平台上的Minecraft插件开发中。Java的跨平台性、面向对象的特性和成熟的生态系统使其成为构建此类工具的理想选择。 5. 文件信息：提供的压缩包子文件名称为"ServerForms-master"，这暗示了源代码可能托管在GitHub或类似的代码托管平台上，而"master"通常指的是主分支，表明这是一个主开发线的快照。 总结来说，ServerForms是一个面向Minecraft服务器的插件，用于定制和管理用户输入表单。它提供了许多可定制的选项，并且正在积极开发中。该插件基于Java开发，采用了Spigot平台，并且作者正在考虑用户反馈以优化未来的版本。"