如果uperarm_r的方向向量是X=-0.027 Y=-0.998 Z=0.057呢

时间: 2023-09-28 22:03:47 浏览: 165
如果uperarm_r的方向向量是X=-0.027 Y=-0.998 Z=0.057，那么uperarm_r的方向向量不再是沿着骨骼的X轴正方向延伸，而是沿着骨骼的Z轴负方向延伸。因此，在计算uperarm_r的旋转四元数值时，需要使用uperarm_r的方向向量作为参考向量，并将其与转换后的坐标的方向向量进行比较。 具体的计算方法如下： 1. 将mediapipe的坐标系转换为UE5.1.1的左手坐标系。具体来说，需要将y坐标和z坐标取负，即将(0.546142, 0.315784, -0.148612)转换为(0.546142, -0.315784, 0.148612)。 2. 计算uperarm_r的旋转四元数值。具体来说，可以使用UE5.1.1中的FQuat::FindBetween函数来计算uperarm_r的方向向量和转换后的坐标的四元数值。具体的代码如下： ``` FVector ShoulderPos(0.546142, -0.315784, 0.148612); // 转换后的坐标 FVector UperarmDir(-0.027f, -0.998f, 0.057f); // uperarm_r的方向向量 FQuat UperarmQuat = FQuat::FindBetween(UperarmDir.GetSafeNormal(), ShoulderPos.GetSafeNormal()); ``` 3. 将计算得到的uperarm_r的四元数值赋给uperarm_r的旋转坐标。具体来说，需要使用UE5.1.1中的USkeletalMeshComponent::SetBoneRotationByName函数来设置uperarm_r的旋转坐标。具体的代码和之前的一样： ``` USkeletalMeshComponent* SkeletalMeshComponent; // 需要替换成实际的SkeletalMeshComponent SkeletalMeshComponent->SetBoneRotationByName(TEXT("uperarm_r"), UperarmQuat, EBoneSpaces::WorldSpace); ``` 需要注意的是，以上计算过程中需要考虑坐标系的转换和旋转角度的顺序等因素，因此具体的计算方法可能会有所不同。建议在实际使用过程中，根据具体的需求和场景进行调整和优化。
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这段代码是 Python 坦克大战游戏里面的一个...如果坦克朝上（即方向向量为(0, -1)），则设置子弹的左侧位置为坦克的左侧位置加上20，设置子弹的底部位置为坦克的顶部位置减去1。这样就让子弹在坦克的正上方发射出去了。

New_Cazacu_Barlat_4 = @(x, y) ((x.^2+y.^2-x.y)./3).^(3/2) - b4.(2.*x.^3+2.*y.^3-3.*x.^2.*y-3.*x.*y.^2)./27-yield; 将这个函数曲线在xy二维坐标中绘制出来，请编写程序

New_Cazacu_Barlat_4 = @(x, y) ((x.^2+y.^2-x.*y)./3).^(3/2) - b4.*(2.*x.^3+2.*y.^3-3.*x.^2.*y-3.*x.*y.^2)./27-yield; % 定义参数 b4 = 1; yield = 1; % 生成x坐标向量 x = -5:0.1:5; % 计算函数值 y = New_...

double Ma1[3][3] = {0.996848,-0.004125,0.003748,-0.005426,-0.996616,0.003438,-0.003245,0.000979,0.996956}; double Ba1[3][1] = {-0.072504,-0.131930,0.045959};

具体来说，对于一个三维向量 $p=[x,y,z]^T$，它在经过该刚体变换后的坐标 $p'$ 可以用以下公式计算： $$ p'=M_{a1}p+B_{a1} $$ 其中 $M_{a1}$ 是旋转矩阵，$B_{a1}$ 是平移向量，$p'$ 是变换后的向量。

def oprobit(theta): beta=theta[0] BX = x*beta mu1=theta[1] mu2=theta[2] mu3=theta[3] mu4=theta[4] output=np.copy(y) part0=(np.log(stats.norm.cdf(mu1-BX[y==0])-stats.norm.cdf(-np.inf-BX[y==0]))) part1=(np.log(stats.norm.cdf(mu2-BX[y==1])-stats.norm.cdf(mu1-BX[y==1]))) part2=(np.log(stats.norm.cdf(mu3-BX[y==2])-stats.norm.cdf(mu2-BX[y==2]))) part3=(np.log(stats.norm.cdf(mu4-BX[y==3])-stats.norm.cdf(mu3-BX[y==3]))) part4=(np.log(stats.norm.cdf(np.inf-BX[y==4])-stats.norm.cdf(mu4-BX[y==4]))) return -(part0.sum()+part1.sum()+part2.sum()+part3.sum()+part4.sum())如何优化这个代码

可以考虑使用向量化操作来...注意到 $P(Y \leq 0 | X = x_i) = 0$，因此需要在 $cdf2$ 中添加一个 $0$。最后，使用循环语句对 $output$ 进行赋值。这样做可以避免重复计算 $P(Y \leq j | X = x_i)$，提高代码的效率。

已知R = [ 0.383 0.825 -0.413 ] [ -0.926 0.287 -0.244 ] [ 0.000 0.484 0.875 ]求相机的平移向量

= [-0.383, 0.926, -0.000] [-0.825, -0.287, -0.484] [ 0.413, -0.244, -0.875] [-0.383*(-1.131) + 0.926*0.127 - 0.000*(-2.382), -0.825*(-1.131) - 0.287*0.127 - 0.484*(-2.382), 0.413*(-1.131) - 0.244*0....

相机的旋转矩阵-0.027 , -0.999, 0, 0.938 , -0.015, -0.347, 0.346 ,0.034 , 0.938求相机的平移向量

-0.027 * x - 0.999 * y + 0 * z + t_x = 0 0.938 * x - 0.015 * y - 0.347 * z + t_y = 0 0.346 * x + 0.034 * y + 0.938 * z + t_z = 0 我们需要解这个方程组，以得到相机的平移向量 t。解方程组的方法有很多...

翻译一段python代码 import torch class KalmanFilter: def __init__(self, F, H, Q, R, x0, P0): self.F = F self.H = H self.Q = Q self.R = R self.x = x0 self.P = P0 def predict(self): self.x = torch.matmul(self.F, self.x) self.P = torch.matmul(torch.matmul(self.F, self.P), torch.transpose(self.F, 0, 1)) + self.Q def update(self, z): y = z - torch.matmul(self.H, self.x) S = torch.matmul(torch.matmul(self.H, self.P), torch.transpose(self.H, 0, 1)) + self.R K = torch.matmul(torch.matmul(self.P, torch.transpose(self.H, 0, 1)), torch.inverse(S)) self.x = self.x + torch.matmul(K, y) self.P = torch.matmul(torch.eye(self.F.shape[0]) - torch.matmul(K, self.H), self.P)

这段 Python 代码定义了一个卡尔曼滤波器（KalmanFilter）类，包含了初始化函数 __init__，以及预测函数 ...其中，z 表示观测向量，y 表示观测向量与预测值之间的差值，S 表示观测噪声协方差矩阵和协方差矩阵的加权和。

我的数据是：X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3]; Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411]这个怎么输入进去

Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411]; % 将数据转换成矩阵形式 X = X'; Y = Y'; % 使用fitensemble函数拟合模型 model = fitensemble(X, Y, '...

class SpiralIterator: def init(self, source, x=810, y=500, length=None): self.source = source self.row = np.shape(self.source)[0]#第一个元素是行数 self.col = np.shape(self.source)[1]#第二个元素是列数 if length: self.length = min(length, np.size(self.source)) else: self.length = np.size(self.source) if x: self.x = x else: self.x = self.row // 2 if y: self.y = y else: self.y = self.col // 2 self.i = self.x self.j = self.y self.iteSize = 0 geo_transform = dsm_data.GetGeoTransform() self.x_origin = geo_transform[0] self.y_origin = geo_transform[3] self.pixel_width = geo_transform[1] self.pixel_height = geo_transform[5] def hasNext(self): return self.iteSize < self.length # 不能取更多值了 def get(self): if self.hasNext(): # 还能再取一个值 # 先记录当前坐标的值 —— 准备返回 i = self.i j = self.j val = self.source[i][j] # 计算下一个值的坐标 relI = self.i - self.x # 相对坐标 relJ = self.j - self.y # 相对坐标 if relJ > 0 and abs(relI) < relJ: self.i -= 1 # 上 elif relI < 0 and relJ > relI: self.j -= 1 # 左 elif relJ < 0 and abs(relJ) > relI: self.i += 1 # 下 elif relI >= 0 and relI >= relJ: self.j += 1 # 右 #判断索引是否在矩阵内 x = self.x_origin + (j + 0.5) * self.pixel_width y = self.y_origin + (i + 0.5) * self.pixel_height z = val self.iteSize += 1 return x, y, z dsm_path = 'C:\sanwei\jianmo\Productions\Production_2\Production_2_DSM_part_2_2.tif' dsm_data = gdal.Open(dsm_path) dsm_array = dsm_data.ReadAsArray() spiral_iterator = SpiralIterator(dsm_array,x=810,y=500) while spiral_iterator.hasNext(): x, y, z = spiral_iterator.get() print(f'Value at ({x},{y}):{z}')这段代码如何添加共线方程

在代码中，我们可以将获取的三个点坐标分别赋值给 $A(x_1,y_1,z_1)$，$B(x_2,y_2,z_2)$，$C(x_3,y_3,z_3)$，然后使用 numpy 库的 cross() 函数计算向量叉积，再将结果与 $\vec{n}$ 做点积，判断是否为零即可。...

帮我分析一下python程序代码from PIL import Image import numpy as np a = (np.array(Image.open("C:/picture/1.jpg").convert('L')).astype('float')) depth = 3. grad = np.gradient(a) grad_x, grad_y = grad grad_x = grad_x*depth/100. grad_y = grad_y*depth/100. A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.) uni_x = grad_x/A uni_y = grad_y/A uni_z = 1./A vec_el = np.pi/2.2 vec_az = np.pi/4. dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) dz = np.sin(vec_el) b = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) b = b.clip(0, 255) im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save("C:/picture/5.jpg")

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UE5骨骼起始坐标P = 3.283828 Y = -91.575178 R = 127.023765 骨骼向前向量X=-0.027 Y=-0.998 Z=0.057如何计算骨骼旋转角度

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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。