syms x y z 如何实现rotz(z)*roty(y)*rotx(x)

你可以使用 MATLAB 中的 Robotics System Toolbox 来实现这个操作。首先，你需要定义旋转矩阵：

Rz = rotz(z);
Ry = roty(y);
Rx = rotx(x);

然后，你可以将这些旋转矩阵相乘，得到总的旋转矩阵：

R = Rz * Ry * Rx;

最后，你可以使用 Robotics System Toolbox 中的 tr2eul 函数将旋转矩阵转换为欧拉角：

[eulX, eulY, eulZ] = tr2eul(R);

其中 eulX、eulY、eulZ 分别是 x、y、z 轴上的旋转角度。

相关问题

符号计算syms x y z； 如何实现rotz(z)*roty(y)*rotx(x)

在 MATLAB 中进行符号计算，你可以使用 MATLAB 中的 Symbolic Math Toolbox。首先，你需要定义符号变量：

syms x y z

然后，你可以使用 MATLAB 中的旋转矩阵函数来定义旋转矩阵：

Rz = [cos(z) -sin(z) 0; sin(z) cos(z) 0; 0 0 1];
Ry = [cos(y) 0 sin(y); 0 1 0; -sin(y) 0 cos(y)];
Rx = [1 0 0; 0 cos(x) -sin(x); 0 sin(x) cos(x)];

最后，你可以将这些旋转矩阵相乘，得到总的旋转矩阵：

R = simplify(Rz * Ry * Rx);

注意，这里使用了 simplify 函数来简化计算结果。

clc;clear;close all syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)));%悬链线方程 dy=diff(y,1);%求导 x=linspace(-112.6,112.6,564); b=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))); k1=eval(dy);%切线斜率 x0=x;y0=b; syms x y=k1.*(x-x0)+y0;%切线方程 k2=-1./k1; syms x y=k2.*(x-x0)+y0;%法线方程 syms x y=300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30; for ii=1:564 m=x0(ii);n=y0(ii);k=k2(ii); syms x y k m n [x,y]=solve('k.*(x-m))-y+n=0','300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y=0'); p(ii) = sqrt((x-m)^2 + (y-n)^2); end

这段代码可以进行如下优化：

1. 在使用`linspace`生成`x`数组时，可以使用向量化方式代替循环方式，例如：`x = linspace(-112.6, 112.6, 564)`。

2. 在计算切线方程和法线方程时，可以使用矩阵计算代替循环方式，例如：

k1 = eval(dy);
x0 = x;
y0 = b;
k2 = -1./k1;

3. 在计算每个点到曲线的距离时，可以使用矩阵计算代替循环方式，例如：

m = x0.';
n = y0.';
k = k2.';
[x, y] = solve(k.*(x-m)-y+n, 300/pi*log(abs(sec(pi*x/300)))+30-y);
p = sqrt((x-m).^2 + (y-n).^2);

4. 对于符号计算，可以使用`vpa`函数将结果转换为数值类型，例如：

y = vpa(300/pi*log(abs(sec(pi*x/300))));

总的来说，代码的优化是需要根据具体情况进行的，以上只是提供一些思路和示例，具体还需要根据实际情况进行修改。