%% parameters eps = 0.000001; s = 0.0 ; c =0.0; cp = 0.0; Q = 0.0; m = 0.0; function rpy = TF(R) %% output rpy = zeros(1,3); % rpy(1) roll % rpy(2) pitch % rpy(3) yaw %% function description % 2:XYZ固定角变换; rpy(2) = atan2(-R(3,1),sqrt(R(1,1)*R(1,1)+R(2,1)*R(2,1))); if(abs(abs(rpy(2))-pi/2)<eps) if(rpy(2)>0) rpy(2) = pi/2 ; rpy(3) = 0.0 ; rpy(1) = atan2(R(1,2),R(2,2)) ; else rpy(2) = -pi/2 ; rpy(3) = 0.0 ; rpy(1) = -atan2(R(1,2),R(2,2)) ; end else cp = cos(rpy(2)) ; rpy(3) = atan2(R(2,1)/cp,R(1,1)/cp) ; rpy(1) = atan2(R(3,2)/cp ,R(3,3)/cp) ; end end
时间: 2024-01-02 07:03:08 浏览: 24
这是一个用于计算旋转矩阵 R 对应的欧拉角 rpy 的函数。函数中定义了一些参数和变量,然后根据旋转矩阵的值计算出对应的欧拉角。
在函数中,首先初始化一个大小为 1x3 的零向量 rpy,用来存储计算得到的欧拉角。然后根据 XYZ 固定角变换的公式,计算出 rpy(2),即 pitch 角。如果 pitch 角的绝对值与 pi/2 的差小于一个极小的值 eps,则判断 pitch 角是否大于 0,若大于 0 则设置 rpy(2) 为 pi/2,rpy(3) 为 0,rpy(1) 为 atan2(R(1,2),R(2,2));若小于 0 则设置 rpy(2) 为 -pi/2,rpy(3) 为 0,rpy(1) 为 -atan2(R(1,2),R(2,2))。否则,计算 cp = cos(rpy(2)),然后根据公式计算 rpy(3) 和 rpy(1)。
最后,返回计算得到的欧拉角 rpy。
相关问题
Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters(); Cannot resolve symbol 'Parameters'
这个错误可能是因为在您的代码中没有正确导入相机参数类。请确保您在代码中正确导入了相机参数类,例如:
```
import android.hardware.Camera;
```
然后,您可以使用以下代码获取相机参数:
```
Camera.Parameters parameters = mCamera.getParameters();
```
另外,您可以检查您的 Android 项目中是否包含相机权限和相机特征。您可以在项目的 AndroidManifest.xml 文件中添加以下代码来请求相机权限和相机特征:
```
<uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" />
<uses-feature android:name="android.hardware.camera" />
```
希望这可以帮助您解决问题!
loss_function=torch.nn.CrossEntropyLoss正则化代码
在PyTorch中,可以使用weight_decay参数来实现L2正则化。同时,由于CrossEntropyLoss已经包含了Softmax操作,因此不需要在模型中额外添加Softmax层。
下面是一个使用CrossEntropyLoss和L2正则化的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 定义超参数
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
learning_rate = 0.01
weight_decay = 0.001
epochs = 10
# 创建模型和优化器
model = MyModel(input_size, hidden_size, output_size)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 准备数据
X = torch.randn(100, input_size)
y = torch.randint(0, output_size, (100,))
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
# 前向传播和计算损失
logits = model(X)
loss = loss_fn(logits, y)
# 反向传播和更新参数
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印训练信息
if epoch % 1 == 0:
print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, epochs, loss.item()))
```
在这个例子中,我们将L2正则化的超参数设为0.001,即weight_decay=0.001。在优化器中使用weight_decay参数即可实现L2正则化。