def update_attitude(w_ib_b, phi, theta, psi, dt): p, q, r = w_ib_b C_b_n = np.array([ [1, np.sin(phi) * np.tan(theta), np.cos(phi) * np.tan(theta)], [0, np.cos(phi), -np.sin(phi)], [0, np.sin(phi) / np.cos(theta), np.cos(phi) / np.cos(theta)] ]) dC_b_n = np.dot(C_b_n, np.array([ [0, r, -q], [-r, 0, p], [q, -p, 0] ])) return np.eye(3) + dC_b_n * dt解释一下
时间: 2024-03-07 08:52:42 浏览: 24
这是一个用于更新飞行器姿态的函数,其中输入参数为飞行器的角速度w_ib_b(飞行器体坐标系下的角速度),以及当前的欧拉角phi, theta, psi(分别表示绕x轴、y轴、z轴的旋转角度)。dt是时间步长。
函数中首先计算了飞行器的姿态矩阵C_b_n(表示飞行器体坐标系到惯性坐标系的转换矩阵),然后根据欧拉角的变化率,计算了姿态矩阵的变化率dC_b_n。最后返回的是更新后的姿态矩阵,即单位矩阵加上dC_b_n乘以时间步长的结果。
相关问题
def beam_size(image, mask_diameters=3, corner_fraction=0.035, nT=3, max_iter=25, phi=None):
以下是您提供的 Python 代码的 C++ 实现:
```c++
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <cmath>
using namespace cv;
double beam_size(Mat image, int mask_diameters=3, double corner_fraction=0.035, int nT=3,
int max_iter=25, double phi=0.0) {
int height = image.rows;
int width = image.cols;
// 计算掩膜半径和中心位置
int mask_radius = mask_diameters / 2;
int mask_center_x = width / 2;
int mask_center_y = height / 2;
// 计算掩膜的左上和右下角位置
int mask_left = mask_center_x - mask_radius;
int mask_top = mask_center_y - mask_radius;
int mask_right = mask_center_x + mask_radius;
int mask_bottom = mask_center_y + mask_radius;
// 创建掩膜
Mat mask = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);
rectangle(mask, Point(mask_left, mask_top), Point(mask_right, mask_bottom), Scalar(255), -1);
// 去除掩膜区域外的像素
Mat masked_image;
image.copyTo(masked_image, mask);
// 计算像素平均值
Scalar mean_value = mean(masked_image);
// 按照像素平均值分割图像
Mat thresholded;
threshold(masked_image, thresholded, mean_value[0], 255, THRESH_BINARY);
// 计算图像角落区域的平均值
int corner_size = round(width * corner_fraction);
Mat corner = thresholded(Rect(0, 0, corner_size, corner_size));
Scalar corner_mean = mean(corner);
// 用角落区域的平均值代替图像中央区域的平均值
Mat replaced = thresholded.clone();
replaced(Rect(mask_left, mask_top, mask_diameters, mask_diameters)) = corner_mean[0];
replaced(Rect(mask_left + 1, mask_top + 1, mask_diameters - 2, mask_diameters - 2)) = 0;
// 计算一个初步的激光束尺寸
double w0 = mask_diameters / sqrt(2.0);
double zR = M_PI * pow(w0, 2) / (4 * 1064e-9);
double z = zR / tan(phi);
double wz = w0 * sqrt(1 + pow(z/zR, 2));
// 迭代计算激光束尺寸
double wz_old = wz;
for (int i = 0; i < max_iter; i++) {
// 计算像素平均值和方差
meanStdDev(replaced, mean_value, NULL);
double std_dev = mean_value[0] / nT;
// 根据像素方差计算激光束尺寸
w0 = mask_diameters / sqrt(2.0);
zR = M_PI * pow(w0, 2) / (4 * 1064e-9);
z = zR / tan(phi);
wz = w0 * sqrt(1 + pow(z/zR, 2)) * sqrt(1 + pow(std_dev/mean_value[0], 2));
// 如果计算出来的激光束尺寸与上一次迭代的结果相同,就退出迭代
if (abs(wz - wz_old) < 1e-10) {
break;
}
wz_old = wz;
// 用新的激光束尺寸更新掩膜半径和中心位置
mask_radius = round(wz * sqrt(2.0));
mask_center_x = width / 2;
mask_center_y = height / 2;
// 计算新的掩膜的左上和右下角位置
mask_left = mask_center_x - mask_radius;
mask_top = mask_center_y - mask_radius;
mask_right = mask_center_x + mask_radius;
mask_bottom = mask_center_y + mask_radius;
// 创建新的掩膜
mask = Mat::zeros(height, width, CV_8UC1);
rectangle(mask, Point(mask_left, mask_top), Point(mask_right, mask_bottom), Scalar(255), -1);
// 去除掩膜区域外的像素
masked_image.copyTo(masked_image, mask);
// 计算像素平均值
mean_value = mean(masked_image);
// 按照像素平均值分割图像
threshold(masked_image, thresholded, mean_value[0], 255, THRESH_BINARY);
// 计算图像角落区域的平均值
corner = thresholded(Rect(0, 0, corner_size, corner_size));
corner_mean = mean(corner);
// 用角落区域的平均值代替图像中央区域的平均值
replaced = thresholded.clone();
replaced(Rect(mask_left, mask_top, mask_diameters, mask_diameters)) = corner_mean[0];
replaced(Rect(mask_left + 1, mask_top + 1, mask_diameters - 2, mask_diameters - 2)) = 0;
}
return wz;
}
```
请注意,由于 OpenCV 库中的许多函数都使用了矩阵(Mat)数据类型,因此需要在代码中包含 OpenCV 头文件,并使用 Mat 类型来表示图像和矩阵。此外,由于 C++ 中没有动态参数默认值的概念,因此需要在函数声明中显式定义每个参数的默认值。
def rotate_points(x, y, x0, y0, phi):
这是一个函数,用于将点(x, y)绕点(x0, y0)旋转角度phi后的新坐标。其中x和y是点的原坐标,x0和y0是旋转中心的坐标,phi是旋转的角度。函数的实现可能类似于以下代码:
```
import math
def rotate_points(x, y, x0, y0, phi):
# 将角度转换为弧度
phi_rad = math.radians(phi)
# 计算旋转后的新坐标
x_new = (x - x0) * math.cos(phi_rad) - (y - y0) * math.sin(phi_rad) + x0
y_new = (x - x0) * math.sin(phi_rad) + (y - y0) * math.cos(phi_rad) + y0
# 返回旋转后的新坐标
return x_new, y_new
```
你可以通过调用这个函数来获得点(x, y)旋转后的新坐标。