还是不行，你用python试一下吧，我重复一下问题绘制一个：长3cm，宽6cm，高3cm的小块，并且给小块生成速度、加速度、方向。根据生成的数据，计算小块的imu数据，再根据imu数据用一个质点模拟出小块的3维运动轨迹。

好的，以下是使用Python实现的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 定义小块的尺寸
length = 3  # 长
width = 6   # 宽
height = 3  # 高

# 定义小块的顶点坐标
x = np.array([0, 0, length, length, 0, 0, length, length])
y = np.array([0, width, width, 0, 0, width, width, 0])
z = np.array([0, 0, 0, 0, height, height, height, height])

# 绘制小块模型
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot(x, y, z)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 定义小块的初始状态
pos = np.array([0, 0, 0])  # 位置
vel = np.array([1, 2, 3])  # 速度
acc = np.array([0.2, 0.3, 0.4])  # 加速度

# 计算小块的运动状态
dt = 0.1  # 时间间隔
t = np.arange(0, 10, dt)  # 时间序列
pos_traj = np.zeros((len(t), 3))  # 位置轨迹
imu_pos = np.zeros((len(t), 3))  # IMU位置轨迹
imu_vel = np.zeros((len(t), 3))  # IMU速度轨迹
imu_acc = np.zeros((len(t), 3))  # IMU加速度轨迹
imu_ang_vel = np.zeros((len(t), 3))  # IMU角速度轨迹
imu_ang_acc = np.zeros((len(t), 3))  # IMU角加速度轨迹
ang_vel = np.array([0.1, 0.2, 0.3])  # 角速度
ang_acc = np.array([0.01, 0.02, 0.03])  # 角加速度
rot = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [-1, 0, 0]])  # 旋转矩阵
for i in range(len(t)):
    # 计算小块的位置、速度和加速度
    pos = pos + vel*dt + 0.5*acc*dt**2
    vel = vel + acc*dt
    acc = rot.dot(acc)
    pos_traj[i] = pos

    # 计算小块的IMU数据
    imu_acc[i] = rot.dot(acc)
    imu_vel[i] = vel
    imu_pos[i] = imu_pos[i-1] + dt*imu_vel[i-1] + 0.5*dt**2*imu_acc[i-1]
    imu_ang_acc[i] = rot.dot(ang_acc)
    imu_ang_vel[i] = imu_ang_vel[i-1] + dt*imu_ang_acc[i-1]
    ang = np.cross(rot[:, 2], np.array([1, 1, 1]))
    axis = ang / np.linalg.norm(ang)
    theta = np.linalg.norm(imu_ang_vel[i])*dt
    rot = rot.dot(
        np.array([[np.cos(theta)+axis[0]**2*(1-np.cos(theta)), axis[0]*axis[1]*(1-np.cos(theta))-axis[2]*np.sin(theta), axis[0]*axis[2]*(1-np.cos(theta))+axis[1]*np.sin(theta)],
                  [axis[0]*axis[1]*(1-np.cos(theta))+axis[2]*np.sin(theta), np.cos(theta)+axis[1]**2*(1-np.cos(theta)), axis[1]*axis[2]*(1-np.cos(theta))-axis[0]*np.sin(theta)],
                  [axis[0]*axis[2]*(1-np.cos(theta))-axis[1]*np.sin(theta), axis[1]*axis[2]*(1-np.cos(theta))+axis[0]*np.sin(theta), np.cos(theta)+axis[2]**2*(1-np.cos(theta))]])
    
# 绘制小块的IMU运动轨迹
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot(imu_pos[:, 0], imu_pos[:, 1], imu_pos[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 绘制小块的3D运动轨迹
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot(pos_traj[:, 0], pos_traj[:, 1], pos_traj[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义小块的尺寸和顶点坐标，并使用`matplotlib`的`plot`函数和`mpl_toolkits.mplot3d`的`Axes3D`类绘制小块的3D模型。接着，我们定义小块的初始状态，并使用物理学公式计算小块的运动状态和IMU数据。最后，我们使用`matplotlib`的`plot`函数和`mpl_toolkits.mplot3d`的`Axes3D`类绘制小块的IMU运动轨迹和3D运动轨迹。

希望这个代码能够满足您的需求！