function KPS6 = FK(KPS44) %% parameter rpy = zeros(1,3); eps = 0.000001; %% input T=[1 0 0 0;0 1 0 0; 0 0 1 0]; G=KPS44; H =T * ( G * [0;0;0;1]); %% rpy(2) = atan2(-KPS44(3,1),sqrt(KPS44(1,1)*KPS44(1,1)+KPS44(2,1)*KPS44(2,1))); if (abs(abs(rpy(2)) - pi / 2.0) < eps) if (rpy(2) > 0) rpy(2) = pi / 2.0; rpy(3) = 0.0; rpy(1) = atan2(KPS44(1,2),KPS44(2,2)); else rpy(2) = -pi / 2.0; rpy(3) = 0.0; rpy(1) = -atan2(KPS44(1,2), KPS44(2,2)); end else cp = cos(rpy(2)); rpy(3) = atan2(KPS44(2,1)/cp,KPS44(1,1)/cp); rpy(1) = atan2(KPS44(3,2)/cp, KPS44(3,3)/cp); end KPS6 = [H' rpy]; end

这是一个用于计算机器人末端执行器姿态的 MATLAB 函数。它接受一个4x4的变换矩阵 KPS44 作为输入，并返回末端执行器的位置和姿态信息。

函数首先定义了一些参数，包括欧拉角（roll、pitch、yaw）和一个误差阈值 eps。然后根据输入的变换矩阵 KPS44，计算末端执行器相对于基坐标系的变换矩阵 H。

接下来，函数根据变换矩阵 KPS44 中的元素计算姿态角。首先计算 pitch 角（rpy(2)），然后根据 pitch 角的值判断是否为特殊情况（pitch 角接近正负 90 度）。如果是特殊情况，则计算 roll 角（rpy(1)），否则计算 roll 角和 yaw 角（rpy(1) 和 rpy(3)）。

最后，函数将位置信息和姿态信息组合成一个包含位置和姿态的向量 KPS6，并将其返回作为函数的输出。

注意：这段代码假设变换矩阵 KPS44 是正确的，并且在计算过程中没有考虑奇异性和约束条件。

相关问题

function KPS44 = FK(Radian) %% input theta1 = Radian(1); theta2 = Radian(2); theta3 = Radian(3); theta4 = Radian(4); theta5 = Radian(5); theta6 = Radian(6); offset2 = -pi/2; offset3 =0; Q=[theta1;theta2+offset2;theta3+offset3;theta4;theta5;theta6]; %% D-H parameters %XB4 %d1=342;a1=40;a2=275;a3=25;d4=280;dt=73;d3=0; %XB7 d1=380;a1=30;a2=340;a3=35;d4=345;dt=87;d3=0; Tbase = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 d1; 0 0 0 1]; Ttool = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 dt; 0 0 0 1]; %% output II = zeros(4,4); %% T1~T6 s1=sin(Q(1));s2=sin(Q(2));s3=sin(Q(3));s4=sin(Q(4));s5=sin(Q(5));s6=sin(Q(6)); c1=cos(Q(1));c2=cos(Q(2));c3=cos(Q(3));c4=cos(Q(4));c5=cos(Q(5));c6=cos(Q(6)); t14 = a1*c1 + a3*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3) - d3*s1 - d4*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) + a2*c1*c2; t24 = a1*s1 + c1*d3 + a3*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3) - d4*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + a2*c2*s1; t34 =-a2*s2 - a3*(c2*s3 + c3*s2) - d4*(c2*c3 - s2*s3); t11 =s6*(c4*s1 - s4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)) - c6*(s5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - c5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3))); t21 = - c6*(s5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + c5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3))) - s6*(c1*c4 + s4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)); t31 = s4*s6*(c2*s3 + c3*s2) - c6*(s5*(c2*c3 - s2*s3) + c4*c5*(c2*s3 + c3*s2)); t12 = s6*(s5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - c5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3))) + c6*(c4*s1 - s4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)); t22 =s6*(s5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2) + c5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3))) - c6*(c1*c4 + s4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)); t32 =s6*(s5*(c2*c3 - s2*s3) + c4*c5*(c2*s3 + c3*s2)) + c6*s4*(c2*s3 + c3*s2); t13= - c5*(c1*c2*s3 + c1*c3*s2) - s5*(s1*s4 + c4*(c1*c2*c3 - c1*s2*s3)); t23 = s5*(c1*s4 - c4*(c2*c3*s1 - s1*s2*s3)) - c5*(c2*s1*s3 + c3*s1*s2); t33 = c4*s5*(c2*s3 + c3*s2) - c5*(c2*c3 - s2*s3); II = [t11 t12 t13 t14; t21 t22 t23 t24; t31 t32 t33 t34; 0 0 0 1]; KPS44 = Tbase*II*Ttool; end

这是一个用于计算机器人运动学正解的 MATLAB 函数。它采用输入的关节角度（以弧度为单位）作为参数，并返回机器人末端执行器的坐标系相对于基坐标系的变换矩阵。

函数内部首先定义了机器人的 D-H 参数，然后根据输入的关节角度计算各个变换矩阵的元素。最后，通过将这些变换矩阵进行组合，得到末端执行器相对于基坐标系的变换矩阵。

函数的输出为 KPS44，即末端执行器相对于基坐标系的变换矩阵。

if nd>0: poses = np.concatenate((poses, np.zeros((nd, poses.shape[1], 1))), axis=-1) for j in kp_indices: box = kp_boxes[j] x = box[0] + 0.5 * box[2] y = box[1] + 0.5 * box[3] pt_id = kp_classIds[j] - 1 pose_kps = poses[:, pt_id, :] dist = np.linalg.norm(pose_kps[:, :2] - np.array([[x, y]]), axis=-1) kp_match = np.argmin(dist) if kp_confidences[j] > pose_kps[kp_match, 2] and dist[kp_match] < config['overwrite_tol']: poses[kp_match, pt_id, :] = np.array([x, y, kp_confidences[j]])

这段代码是 `yolov5` 类中的 `postprocess` 方法的一部分，用于处理关键点的匹配和更新。

首先，如果检测到的人的数量 `nd` 大于零，则执行下面的代码块。

在这个代码块中，首先创建一个全零矩阵，形状与 `poses` 相同，但最后一个维度大小为 1。然后使用 `np.concatenate` 函数将这个全零矩阵与 `poses` 进行连接，得到新的 `poses`。

接下来，遍历关键点的索引 `kp_indices`。对于每个索引，获取关键点的边界框信息，并计算出关键点边界框的中心点坐标。

然后，通过关键点的类别索引 `kp_classIds` 减去 1，得到关键点在姿势 `poses` 中的索引。从 `poses` 中获取该关键点的位置信息，并计算当前关键点与姿势中同类别关键点的距离。

接下来，找到与当前关键点最近的一个姿势中的同类别关键点，即通过比较距离数组 `dist` 的最小值来获取最近关键点的索引 `kp_match`。

然后，判断当前关键点的置信度是否大于最近关键点的置信度，并且当前关键点与最近关键点之间的距离是否小于设定的阈值 `config['overwrite_tol']`。如果满足条件，则更新最近关键点的位置和置信度信息为当前关键点的位置和置信度。

这段代码主要用于对检测到的关键点进行匹配和更新，如果当前关键点与最近关键点之间的距离小于阈值且当前关键点的置信度较高，则将最近关键点的位置和置信度信息更新为当前关键点的位置和置信度信息。这样可以对相同关键点进行跟踪和更新，提高关键点检测的准确性和鲁棒性。