一、三维空间的位姿描述和齐次变换

首先规定一个坐标系,相对于该坐标系,点的位置可以用3维列向量表示;刚体的方位可用3×3的旋转矩阵来表示。而4×4的齐次变换矩阵则可将刚体位置和姿态(位姿)的描述统一起来,它具有以下优点:

(1) 它可描述刚体的位姿,描述坐标系的相对位姿(描述)。

(2) 它可表示点从一个坐标系的描述转换到另一坐标系的描述(映射)。

(3)它可表示刚体运动前、后位姿描述的变换(算子)。

1、位置描述——位置矢量

2、方位的描述——旋转矩阵

以后经常用到的旋转变换矩阵是绕X轴、绕Y轴或绕Z轴转一角度。它们是

向量a经过一次旋转R和一次平移t后,得到a':

非齐次表述

齐次表述

通用旋转矩阵R为: 

这里的旋转矩阵旋转过程,先绕X轴旋转θ角,然后绕Y轴旋转α角,最后绕Z轴旋转β角。

绕定轴分解示意图:

将Odo坐标系先绕X轴(即Xo轴)转顺时针转90°(顺时针为负,顺时针还是逆时针需要把轴朝向自己后再判断),然后绕原Y轴 (即Yo轴)转0°,最后绕原Z轴(Zo顺时针转90°,可以转到Cam坐标系下。

所以旋转矩阵按照定轴旋转方式分解为欧拉角可以表示为:

用四元数表示为:

 Eigen::Vector3d EulerAngles_OC(-1.57, 0, -1.57);Eigen::Vector3d t_OC(0.15, 0, 1);Eigen::Matrix3d R_OC;R_OC = Eigen::AngleAxisd(EulerAngles_OC[2], Eigen::Vector3d::UnitZ()) *Eigen::AngleAxisd(EulerAngles_OC[1], Eigen::Vector3d::UnitY()) *Eigen::AngleAxisd(EulerAngles_OC[0], Eigen::Vector3d::UnitX());Eigen::Vector3d EulerAngles_OC1(0.72, 0, 0);Eigen::Matrix3d R_OC1;R_OC1 = Eigen::AngleAxisd(EulerAngles_OC1[2], Eigen::Vector3d::UnitZ()) *Eigen::AngleAxisd(EulerAngles_OC1[1], Eigen::Vector3d::UnitY()) *Eigen::AngleAxisd(EulerAngles_OC1[0], Eigen::Vector3d::UnitX());Eigen::Matrix4d T_OC = Eigen::Matrix4d::Identity();T_OC.block<3, 3>(0, 0) = R_OC * R_OC1;T_OC.block<3, 1>(0, 3) = t_OC;Eigen::Vector3d t = T_OC.block<3, 1>(0, 3);Eigen::Vector3d r = T_OC.block<3, 3>(0, 0).eulerAngles(2,1,0);Eigen::Quaterniond quaternion(T_OC.block<3, 3>(0, 0));static tf::TransformBroadcaster br;tf::Transform transform;transform.setOrigin(tf::Vector3(t[0], t[1], t[2]));tf::Quaternion q(quaternion.x(),quaternion.y(),quaternion.z(),quaternion.w());
//    q.setRPY(r[0], r[1], r[2]);transform.setRotation(q);br.sendTransform(tf::StampedTransform(transform, ros::Time::now(), "map", "camera23"));

二、旋转角与四元数之间的转换

四元数(Quaternions)是由爱尔兰数学家哈密顿(William Rowan Hamilton)在1843年提出。

三维空间的任意旋转,都可以用绕三维空间的某个轴旋转过某个角度来表示,即所谓的Axis-Angle表示方法。这种表示方法里,Axis可用一个三维向量(x,y,z)来表示,θ可以用一个角度值来表示,直观来讲,一个四维向量(θ,x,y,z)(θ,x,y,z)就可以表示出三维空间任意的旋转。注意,这里的三维向量(x,y,z)只是用来表示axis的方向朝向,因此更紧凑的表示方式是用一个单位向量来表示方向axis,而用该三维向量的长度来表示角度值θ。这样以来,可以用一个三维向量(θ∗x,θ∗y,θ∗z)就可以表示出三维空间任意的旋转,前提是其中(x,y,z)是单位向量。这就是旋转向量(Rotation Vector)的表示方式,OpenCV里大量使用的就是这种表示方法来表示旋转(见OpenCV相机标定部分的rvec)。

  • 单位向量(x,y,z)旋转θ角度后的四元数:(cosθ/2, x*sinθ/2, y*sinθ/2, z*sinθ/2)
  • 对于三维坐标的旋转,可以通过四元数乘法直接操作,与旋转矩阵操作可以等价,但是表示方式更加紧凑,计算量也可以小一些。

首先是轴角到四元数:

给定一个单位长度的旋转轴(x, y, z)和一个角度θ。对应的四元数为:q=((x,y,z)sinθ/2, cosθ/2)

欧拉角到四元数:

给定一个欧拉旋转(X, Y, Z)(即分别绕x轴、y轴和z轴旋转X、Y、Z度),则对应的四元数为:

x = sin(Y/2)sin(Z/2)cos(X/2)+cos(Y/2)cos(Z/2)sin(X/2)
                                             y = sin(Y/2)cos(Z/2)cos(X/2)+cos(Y/2)sin(Z/2)sin(X/2)
                                             z = cos(Y/2)sin(Z/2)cos(X/2)-sin(Y/2)cos(Z/2)sin(X/2)
                                            w = cos(Y/2)cos(Z/2)cos(X/2)-sin(Y/2)sin(Z/2)sin(X/2)

q = ((x, y, z), w)

注:q和-q表示同一个旋转

欧拉角奇异性:https://blog.csdn.net/lipi37/article/details/83871031

万向节死锁:https://blog.csdn.net/AndrewFan/article/details/60981437#

三、eigen 代码

1、表示:旋转矩阵直接使用 Matrix3d 或 Matrix3f:Eigen::Matrix3d rotationMatrix=Eigen::Matrix3d::Identity();//初始化为一个单位阵。旋转向量使用 AngleAxis:Eigen::AngleAxisd rotationVector(M_PI/4,Eigen::Vector3d(0,0,1)); //角+轴:沿 Z 轴旋转 45 度欧拉角:Eigen::Vector3d ea0(yaw,pitching,droll);2、转化:旋转向量->旋转矩阵:rotationMatrix=rotation_vector.toRotationMatrix();旋转向量->四元数:Eigen::Quaterniond q = Eigen::Quaterniond ( rotation_vector );旋转矩阵->四元数:Eigen::Quaterniond q = Eigen::Quaterniond ( rotation_matrix );四元素->旋转矩阵:Eigen::Matrix3d Rx = q.toRotationMatrix();旋转向量->欧拉角:Eigen::Vector3d eulerAngle=rotationVector.matrix().eulerAngles(0,1,2);旋转矩阵->欧拉角:Eigen::Vector3d euler_angles = rotation_matrix.eulerAngles ( 2,1,0 ); // ZYX顺序,即roll pitch yaw顺序
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;#include <Eigen/Core>
// Eigen 几何模块
#include <Eigen/Geometry>/****************************
* 本程序演示了 Eigen 几何模块的使用方法
****************************/int main ( int argc, char** argv )
{// Eigen/Geometry 模块提供了各种旋转和平移的表示// 3D 旋转矩阵直接使用 Matrix3d 或 Matrix3fEigen::Matrix3d rotation_matrix = Eigen::Matrix3d::Identity();// 旋转向量使用 AngleAxis, 它底层不直接是Matrix,但运算可以当作矩阵(因为重载了运算符)Eigen::AngleAxisd rotation_vector ( M_PI/4, Eigen::Vector3d ( 0,0,1 ) );     //沿 Z 轴旋转 45 度cout .precision(3);cout<<"rotation matrix =\n"<<rotation_vector.matrix() <<endl;                //用matrix()转换成矩阵// 也可以直接赋值rotation_matrix = rotation_vector.toRotationMatrix();// 用 AngleAxis 可以进行坐标变换Eigen::Vector3d v ( 1,0,0 );Eigen::Vector3d v_rotated = rotation_vector * v;cout<<"(1,0,0) after rotation = "<<v_rotated.transpose()<<endl;// 或者用旋转矩阵v_rotated = rotation_matrix * v;cout<<"(1,0,0) after rotation = "<<v_rotated.transpose()<<endl;// 欧拉角: 可以将旋转矩阵直接转换成欧拉角Eigen::Vector3d euler_angles = rotation_matrix.eulerAngles ( 2,1,0 ); // ZYX顺序,即roll pitch yaw顺序cout<<"yaw pitch roll = "<<euler_angles.transpose()<<endl;// 欧氏变换矩阵使用 Eigen::IsometryEigen::Isometry3d T=Eigen::Isometry3d::Identity();                // 虽然称为3d,实质上是4*4的矩阵T.rotate ( rotation_vector );                                     // 按照rotation_vector进行旋转T.pretranslate ( Eigen::Vector3d ( 1,3,4 ) );                     // 把平移向量设成(1,3,4)cout << "Transform matrix = \n" << T.matrix() <<endl;// 用变换矩阵进行坐标变换Eigen::Vector3d v_transformed = T*v;                              // 相当于R*v+tcout<<"v tranformed = "<<v_transformed.transpose()<<endl;// 对于仿射和射影变换,使用 Eigen::Affine3d 和 Eigen::Projective3d 即可,略// 四元数// 可以直接把AngleAxis赋值给四元数,反之亦然Eigen::Quaterniond q = Eigen::Quaterniond ( rotation_vector );cout<<"quaternion = \n"<<q.coeffs() <<endl;   // 请注意coeffs的顺序是(x,y,z,w),w为实部,前三者为虚部// 也可以把旋转矩阵赋给它q = Eigen::Quaterniond ( rotation_matrix );cout<<"quaternion = \n"<<q.coeffs() <<endl;// 使用四元数旋转一个向量,使用重载的乘法即可v_rotated = q*v; // 注意数学上是qvq^{-1}cout<<"(1,0,0) after rotation = "<<v_rotated.transpose()<<endl;return 0;
}

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