eigen 将旋转矩阵转为旋转向量

时间: 2023-09-02 19:06:37 浏览: 94
您可以使用Eigen库中的`AngleAxis`类将旋转矩阵转换为旋转向量。以下是一个示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> int main() { // 定义一个旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation_matrix; rotation_matrix << 0.0, -1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0; // 将旋转矩阵转换为旋转向量 Eigen::AngleAxisd rotation_vector(rotation_matrix); // 打印旋转向量的轴和角度 std::cout << "Rotation axis: " << rotation_vector.axis().transpose() << std::endl; std::cout << "Rotation angle: " << rotation_vector.angle() << std::endl; return 0; } ``` 这段代码将旋转矩阵 ``` 0 -1 0 1 0 0 0 0 1 ``` 转换为旋转向量,然后打印旋转向量的轴和角度。请注意,`AngleAxis`类的构造函数会自动将旋转矩阵转换为旋转向量。
相关问题

eigen旋转矩阵如何旋转

旋转矩阵是用来描述物体在三维空间中的旋转变换的工具。在Eigen库中,可以使用旋转矩阵对向量进行旋转操作。旋转矩阵可以通过旋转向量、欧拉角或四元数来初始化。 对于旋转向量,可以使用Eigen库中的AngleAxis类来表示。通过将旋转向量与单位向量相乘,可以得到旋转矩阵。具体步骤如下: 1. 初始化旋转向量:使用AngleAxis类来创建一个旋转向量,指定旋转角度和旋转轴。 2. 旋转向量转旋转矩阵:使用toRotationMatrix()函数将旋转向量转换为旋转矩阵。 示例代码如下: ``` #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> Eigen::Vector3d axis(1.0, 0.0, 0.0); // 旋转轴 double angle = M_PI / 2; // 旋转角度 Eigen::AngleAxisd rotation_vector(angle, axis); // 初始化旋转向量 Eigen::Matrix3d rotation_matrix = rotation_vector.toRotationMatrix(); // 旋转向量转旋转矩阵 ``` 这样,你就可以使用旋转矩阵来对向量进行旋转操作了。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [使用Eigen实现四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量之间的转换](https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/113651597)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

C++如何将欧拉角转为旋转矩阵

在 C++ 中,可以使用数学库如 Eigen 或者 glm 来进行矩阵计算和向量运算,实现欧拉角转换为旋转矩阵。以下是一个示例代码,使用 Eigen 来实现将欧拉角转换为旋转矩阵: ```c++ #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // 定义欧拉角 double alpha = 30.0; double beta = 45.0; double gamma = 60.0; // 将欧拉角转换为弧度制 double rad_alpha = alpha * M_PI / 180.0; double rad_beta = beta * M_PI / 180.0; double rad_gamma = gamma * M_PI / 180.0; // 定义旋转矩阵 Eigen::Matrix3d rotation; // 设置旋转矩阵 rotation = Eigen::AngleAxisd(rad_alpha, Eigen::Vector3d::UnitX()) * Eigen::AngleAxisd(rad_beta, Eigen::Vector3d::UnitY()) * Eigen::AngleAxisd(rad_gamma, Eigen::Vector3d::UnitZ()); // 使用旋转矩阵旋转向量 Eigen::Vector3d v(1, 0, 0); // 原始向量 Eigen::Vector3d v_rotated = rotation * v; // 旋转后的向量 ``` 在上面的示例代码中,首先将欧拉角转换为弧度制,然后依次绕 $x$ 轴、$y$ 轴和 $z$ 轴旋转,得到旋转矩阵。最后使用旋转矩阵将原始向量旋转到新的坐标系中。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量

主要为大家详细介绍了C++ Eigen库计算矩阵特征值及特征向量,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

C++调用Eigen库技巧的直观理解.docx

C++调用Eigen库技巧的直观理解 包含常用的Eigen库函数及使用方法
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不
recommend-type

怎么在集群安装安装hbase

您好,关于如何在集群上安装HBase,步骤大致如下: 1. 在HBase官网上下载最新版本的HBase,并解压到需要安装的目录下; 2. 配置HBase的环境变量:将HBase目录的bin子目录加入到PATH环境变量中; 3. 修改HBase配置文件:在HBase目录下的conf子目录中找到hbase-site.xml文件,并进行相应的配置,如指定HBase的Zookeeper节点等; 4. 启动HBase:使用HBase的bin目录下的start-hbase.sh脚本启动HBase; 5. 验证HBase是否正常运行:使用HBase自带的shell命令行工具操作HBase。 注意:以上步