已知欧拉角和两点直线距离，算平移矩阵，matlab代码

欧拉角表示旋转，不包含平移信息，因此只给出根据两点直线距离计算平移矩阵的matlab代码：

假设两点的坐标分别为p1和p2，距离为d，则平移矩阵为：

T = [1 0 0 p2(1)-p1(1);
0 1 0 p2(2)-p1(2);
0 0 1 p2(3)-p1(3);
0 0 0 1];

其中，p1和p2都是长度为3的向量，d是实数距离。

相关问题

已知欧拉角和距离，计算平移矩阵，matlab代码

以下是计算平移矩阵的matlab代码，需要输入欧拉角和距离：

function [t] = euler_distance_to_translation_matrix(euler_angles, distance)

% Convert euler angles to rotation matrix
R = euler_to_rotation_matrix(euler_angles);

% Create a 4x4 identity matrix
t = eye(4);

% Insert rotation matrix into top left corner of the identity matrix
t(1:3,1:3) = R;

% Insert distance into the translation part of the matrix
t(1:3,4) = [distance(1); distance(2); distance(3)];
end


function [R] = euler_to_rotation_matrix(euler_angles)

% Convert euler angles to radians and separate them
alpha = deg2rad(euler_angles(1));
beta = deg2rad(euler_angles(2));
gamma = deg2rad(euler_angles(3));

% Compute trigonometric functions
ca = cos(alpha);
cb = cos(beta);
cg = cos(gamma);
sa = sin(alpha);
sb = sin(beta);
sg = sin(gamma);

% Compute entries of the rotation matrix
R11 = ca*cb;
R12 = ca*sb*sg - sa*cg;
R13 = ca*sb*cg + sa*sg;
R21 = sa*cb;
R22 = sa*sb*sg + ca*cg;
R23 = sa*sb*cg - ca*sg;
R31 = -sb;
R32 = cb*sg;
R33 = cb*cg;

% Construct rotation matrix and return it
R = [R11 R12 R13;
    R21 R22 R23;
    R31 R32 R33];
end

其中`euler_to_rotation_matrix`函数用于将欧拉角转换成旋转矩阵，而`euler_distance_to_translation_matrix`函数将旋转矩阵和距离组合成平移矩阵。请注意，这些函数都需要输入参数是以度为单位的欧拉角。

matlab已知旋转矩阵得到欧拉角

在MATLAB中，可以使用以下函数将旋转矩阵转换为欧拉角：

% 定义旋转矩阵
R = [cos(theta) -sin(theta) 0; sin(theta) cos(theta) 0; 0 0 1];

% 将旋转矩阵转换为欧拉角
eulerAngles = rotm2eul(R);

其中，`theta`是旋转角度，`R`是旋转矩阵，`eulerAngles`是包含三个欧拉角（绕x、y和z轴的旋转角度）的向量。

请注意，MATLAB中的旋转矩阵表示方式可能与其他软件或库中的表示方式略有不同。所以在使用时需要根据具体情况进行适当的调整。