JPL四元数

时间: 2025-07-01 20:17:09 AIGC 浏览: 34
### JPL四元数的定义、使用与实现 #### 定义 JPL(Jet Propulsion Laboratory)四元数是一种用于表示三维空间旋转的方式,其核心在于如何定义虚部向量的方向以及乘法规则。相比于Hamilton四元数,JPL四元数的主要差异体现在虚部排列顺序的不同。具体来说,在JPL四元数中,四元数通常被写成 \(q = [x, y, z, w]\),其中 \(w\) 是实部,而 \([x, y, z]\) 表示虚部[^3]。 这种定义方式直接影响了四元数之间的运算规则。例如,在JPL形式下,两个四元数相乘时,叉积项前的符号会变为负号,这与Hamilton形式中的正号形成鲜明对比[^4]。 #### 使用方法 JPL四元数广泛应用于航天器姿态控制、机器人学等领域,尤其是在涉及高精度姿态估计的任务中。以下是几个常见的应用场景: 1. **姿态表示**:利用JPL四元数可以简洁高效地表示物体的姿态变化。 2. **旋转插值**:通过球面线性插值(Slerp),可以在两个不同姿态之间平滑过渡[^5]。 3. **误差校正**:在基于传感器数据的状态估计算法中,如扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF),常采用JPL四元数来减少数值不稳定性。 #### 实现细节 为了更好地理解JPL四元数的实际应用,下面提供了一个简单的Python代码示例,展示如何从欧拉角转换为JPL四元数并验证其标准化属性。 ```python import numpy as np def euler_to_jpl_quaternion(alpha, beta, gamma): """ 将欧拉角 (alpha, beta, gamma) 转换为 JPL 四元数 q=[x, y, z, w] 参数: alpha: 绕 Z 轴的角度 (弧度制) beta: 绕 Y 轴的角度 (弧度制) gamma: 绕 X 轴的角度 (弧度制) 返回: list: JPL 形式的四元数 [x, y, z, w] """ # 计算各角度的一半及其三角函数值 c1, s1 = np.cos(alpha / 2), np.sin(alpha / 2) c2, s2 = np.cos(beta / 2), np.sin(beta / 2) c3, s3 = np.cos(gamma / 2), np.sin(gamma / 2) # 根据公式计算四元数分量 w = c1 * c2 * c3 + s1 * s2 * s3 x = s1 * c2 * c3 - c1 * s2 * s3 y = c1 * s2 * c3 + s1 * c2 * s3 z = c1 * c2 * s3 - s1 * s2 * c3 # 构造 JPL 四元数 quaternion = [x, y, z, w] # 验证是否为单位四元数 norm = np.linalg.norm(quaternion) if not np.isclose(norm, 1.0): raise ValueError("生成的四元数未标准化") return quaternion # 测试用例 euler_angles = (np.pi / 6, np.pi / 4, np.pi / 3) # yaw, pitch, roll jpl_q = euler_to_jpl_quaternion(*euler_angles) print(f"JPL Quaternion: {jpl_q}") ``` 此代码实现了从欧拉角到JPL四元数的转换过程,并确保最终得到的是一个标准的单位四元数。 ---
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def __init__(self, urdf_path, base_link, tip_link, timeout=0.02, epsilon=1e-4, solve_type="Distance"): """ 初始化 IK 和 FK 求解器(仅使用 tracikpy) Args: urdf_path (str): 机器人 URDF 文件路径 base_link (str): 基座链接名称 tip_link (str): 末端执行器链接名称 timeout (float): IK 求解超时时间 (秒) epsilon (float): IK 求解精度 solve_type (str): TRAC-IK 求解类型 ("Speed", "Distance", "Manip1", "Manip2") """ try: self.ik_solver = TracIKSolver(urdf_path, base_link, tip_link, timeout=timeout, epsilon=epsilon, solve_type=solve_type) self.num_joints = self.ik_solver.number_of_joints self.lower_bounds, self.upper_bounds = get_joint_limits(urdf_path, self.num_joints) except Exception as e: raise RuntimeError(f"Failed to initialize TRAC-IK: {e}") def quaternion_to_rotation_matrix(self, qx, qy, qz, qw): """将四元数转换为 3x3 旋转矩阵""" q = np.array([qx, qy, qz, qw], dtype=np.float64) if abs(norm - 1.0) > 1e-6: q = q / norm print(f"Normalized quaternion: {q.tolist()}") qx, qy, qz, qw = q return np.array([ [1 - 2*qy**2 - 2*qz**2, 2*qx*qy - 2*qz*qw, 2*qx*qz + 2*qy*qw], [2*qx*qy + 2*qz*qw, 1 - 2*qx**2 - 2*qz**2, 2*qy*qz - 2*qx*qw], [2*qx*qz - 2*qy*qw, 2*qy*qz + 2*qx*qw, 1 - 2*qx**2 - 2*qy**2] ]) def rotation_matrix_to_quaternion(self, rotation_matrix): """将 3x3 旋转矩阵转换为四元数""" R = np.array(rotation_matrix, dtype=np.float64) trace = np.trace(R) if trace > 0: S = np.sqrt(trace + 1.0) * 2 qw = 0.25 * S qx = (R[2, 1] - R[1, 2]) / S qy = (R[0, 2] - R[2, 0]) / S qz = (R[1, 0] - R[0, 1]) / S elif R[0, 0] > R[1, 1] and R[0, 0] > R[2, 2]: S = np.sqrt(1.0 + R[0, 0] - R[1, 1] - R[2, 2]) * 2 qw = (R[2, 1] - R[1, 2]) / S qx = 0.25 * S qy = (R[0, 1] + R[1, 0]) / S qz = (R[0, 2] + R[2, 0]) / S elif R[1, 1] > R[2, 2]: S = np.sqrt(1.0 + R[1, 1] - R[0, 0] - R[2, 2]) * 2 qw = (R[0, 2] - R[2, 0]) / S qx = (R[0, 1] + R[1, 0]) / S qy = 0.25 * S qz = (R[1, 2] + R[2, 1]) / S else: S = np.sqrt(1.0 + R[2, 2] - R[0, 0] - R[1, 1]) * 2 qw = (R[1, 0] - R[0, 1]) / S qx = (R[0, 2] + R[2, 0]) / S qy = (R[1, 2] + R[2, 1]) / S qz = 0.25 * S q = np.array([qx, qy, qz, qw]) # 确保四元数模为 1 norm = np.linalg.norm(q) if abs(norm - 1.0) > 1e-6: q = q / norm return q def normalize_quaternion(self, q, q_ref): """统一四元数方向,使 q 与 q_ref 点积为正""" q = np.array(q) q_ref = np.array(q_ref) if np.dot(q, q_ref) < 0: q = -q return q 请详细解释上述代码的逻辑以及作用

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