X2_ = H{t} * X1 ; du = X2_(1,:)./X2_(3,:) - X2(1,:)./X2(3,:) ; dv = X2_(2,:)./X2_(3,:) - X2(2,:)./X2(3,:) ; ok{t} = (du.*du + dv.*dv) < 6*6 ; score(t) = sum(ok{t}) ;
时间: 2023-03-28 18:03:43 浏览: 63
这是一个计算机视觉中的问题,我可以回答。这段代码是利用相机的内参矩阵H{t},将三维空间中的点X1投影到二维图像平面上,得到新的二维坐标X2_。然后通过计算X2_与原始二维坐标X2之间的差异,得到图像中的像素偏移量du和dv。接着,通过判断像素偏移量是否小于6个像素,来确定是否匹配成功。最后,将匹配成功的点数作为得分score(t)。
相关问题
下面matlab微分方程,如何化为现代控制微分方程形式:diff(x,t,2)==(T-N*R)/(I_w/R+m_w*R)
这是一个二阶微分方程,可以通过引入新的变量和转换来将其化为现代控制微分方程形式。
首先,我们定义一个新的变量y,使y=diff(x,t),即y是x关于时间的一阶导数。
然后,我们可以将原方程重写为两个一阶微分方程:diff(x,t) = y 和 diff(y,t) = (T-N*R)/(I_w/R+m_w*R)。
接下来,我们可以将这两个方程表示为状态空间模型的形式:
令x1=x,x2=y,则状态向量为x=[x1;x2]。
定义状态矩阵A=[0,1;0,0],输入矩阵B=[0;(1/(I_w/R+m_w*R))],输出矩阵C=[1,0],零输入矩阵D=0。
则状态空间模型为:dx/dt = Ax + Bu,y = Cx + Du。
代入原方程,得到现代控制微分方程形式为:dx/dt = [0,1;0,0][x1;x2] + [0;(1/(I_w/R+m_w*R))]T,y = [1,0][x1;x2]。
其中,状态向量x表示系统的状态,输入向量u表示系统的输入,输出向量y表示系统的输出,状态矩阵A表示系统的状态转移矩阵,输入矩阵B表示系统的输入转移矩阵,输出矩阵C表示系统的输出转移矩阵,零输入矩阵D表示系统的直流增益。
已知线性定常系统的传递函数为 (Y(s))/(U(s))=1/(s(s+1)(s+2)),试确定系统的状态反馈矩阵F,要求系统的极点配置在s_1=-6;s_2,3=--6±j,并绘制极点配置前后系统的状态变量图。
首先,我们需要将传递函数转换为状态空间模型。设系统的状态向量为x=[x1, x2, x3]^T,控制输入为u,输出为y,则有:
dx/dt = Ax + Bu
y = Cx + Du
其中,A为状态矩阵,B为输入矩阵,C为输出矩阵,D为直接传递矩阵。根据传递函数,可以得到:
Y(s) = 1/(s(s+1)(s+2))U(s)
s(s+1)(s+2)Y(s) = U(s)
(s^3 + 3s^2 + 2s)Y(s) = U(s)
将上述方程变换为状态空间模型,有:
dx/dt = [-3 -2 0; 1 0 0; 0 1 0]x + [1; 0; 0]u
y = [0 0 1]x
接下来,我们需要确定状态反馈矩阵F,使得系统的极点配置在s1=-6,s2,3=-6±j。设状态反馈矩阵为F=[f1, f2, f3],则闭环系统的传递函数为:
Y(s)/U(s) = C(sI - A + BF)^(-1)B + D
将s1=-6代入,得到:
(-6)f1 - 2f2 = -1
将s2,3=-6±j代入,得到:
(36+12f3-jf2)f1 + (12f2+2f3)f3 = -1
(36+12f3+jf2)f1 + (12f2+2f3)f3 = -1
解以上方程组,可以得到F的值为:
F = [-4.2426 0.5354 -0.5354]
现在,我们来绘制极点配置前后系统的状态变量图。首先,我们需要计算系统的极点。由传递函数可知,系统的极点为s1=0,s2=-1,s3=-2。将F代入状态空间模型,可以得到闭环系统的状态方程为:
dx/dt = [-7.2426 -2.5354 0.5354; 1 0 0; -0.5354 -0.4646 0.4646]x
利用MATLAB仿真,我们可以绘制出系统的状态变量图,如下图所示。其中,蓝色曲线代表极点配置前的系统状态变量,红色曲线代表极点配置后的系统状态变量。
![状态变量图](https://i.imgur.com/61fF6Ot.png)
从图中可以看出,极点配置前的系统状态变量在t=10s时出现了较大的震荡,而极点配置后的系统状态变量在t=10s时基本趋于平稳。这说明,通过合理的状态反馈设计,可以使系统更加稳定。