ICP算法主要用于点云精配准，精度很高，但是相应的缺点就是迭代过程中容易陷入局部极值。具体的ICP算法推导过程很多书上都有，就不再详述了，此次仿真用的是SVD分解的方法。 直接贴代码： rotate.m 仿真结果（配准前和配准后）： 旋转矩阵（真值和配准结果） 误差：err=0.00019434 注 ...
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2018-11-25 23:57:51
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参考链接： https://wenku.baidu.com/view/606da2a1240c844769eaee7e.html?qq-pf-to=pcqq.group https://blog.csdn.net/fireflychh/article/details/82352710 先验知识： （ ...
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2018-11-19 23:04:59
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根据旋转前后的向量值求旋转矩阵 转自：https://www.cnblogs.com/xpvincent/archive/2013/02/15/2912836.html 如果已知旋转前后的一向量的变化，那么该如何求这个旋转矩阵呢？本篇结合Rodrigues' rotation formula，介绍一 ...
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2018-11-09 10:44:17
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Unsupervised NMT 概述 神经机器翻译系统取得了很好的翻译水平，但非常依赖于平行语料。目前已经有利用大量单语数据训练模型的研究，这其中包括： 仅仅由两份单语语料（不平行）训练出双语词典。这个的核心是学习一个旋转矩阵 W ，使得两份语料的词向量空间对齐，再进行一些调整更好的对齐两词向量空 ...
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2018-10-17 00:16:29
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罗德里格斯旋转公式是通过反对称矩阵求旋转矩阵的方法，起初我在看别人写的姿态解算分析文章里看到，他的推导如下：关于罗德里格斯公式的简单推导 请注意我做标记的地方，我刚开始一直不明白这种推导，这样会有误差的推导，难道罗德里格斯公式是对旋转矩阵Ｒ的近似？这样做并不好，反而会使解算的姿态更不准确，后来在群里 ...
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2018-09-29 23:51:51
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Abstract 针对大规模的图像检索问题，论文提出了一个高效的ITQ算法。该算法先将中心化后的数据映射到超立方体的顶点上，再通过优化过程寻找一个旋转矩阵，使得数据点经过旋转后，与超立方体的顶点数据具有最小的量化误差。ITQ算法涉及到了 multi class spectral clustering ...
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2018-09-29 14:38:51
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1.点与坐标系 二维时：xy坐标和指向角度，例如扫地机器人，朝哪个方向运动 即 (x , y , θ ) 向量的内积 向量的外积 a × b = a的反对称矩阵 点乘 b =a ^ b 其中 a^ 为a的反对称矩阵 坐标系：世界坐标系，机器人坐标系，传感器坐标系 2.旋转矩阵 考虑旋转不考虑平移，一 ...
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2018-09-24 23:25:33
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组合变换 连接矩阵的优点是可以使用这些矩阵单独操作. 多个变换依然是一个矩阵. 连接矩阵不可交换，因为矩阵乘法不具有交换性. X3=RX2 X2=SX1 X3=R(SX1)=（RS)X1 X3≠SRX1 逆变换： 方法1 求相乘结果的逆矩阵 方法2 求每个变换的逆矩阵，同时交换位置 也就是最后一个变 ...
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2018-09-13 23:11:53
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1.简介： 双目视觉是模拟人类视觉原理，使用计算机被动感知距离的方法。从两个或者多个点观察一个物体，获取在不同视角下的图像，根据图像之间像素的匹配关系，通过三角测量原理计算出像素之间的偏移来获取物体的三维信息。得到了物体的景深信息，就可以计算出物体与相机之间的实际距离，物体3维大小，两点之间实际距离 ...
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2018-09-09 18:07:34
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问题背景：在根据《机器人导论》这本书的Z-Y-X欧拉角原理用Matlab实现旋转矩阵求解时，发现与直接调用机器人工具箱中的rpy2tr()函数得出的结果并不相同。 首先：先检查自己写的函数是否有错。根据其原理：坐标系B可以用如下方式表示——先将坐标系B和一个已知参考坐标系A重合，先将B绕B的Z轴转a ...
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2018-09-01 19:19:04
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