python2和python3没太大区别, python2在虚拟环境配置上可能会有问题. 此处以安装opencv4为例(opencv4比opencv3能更好的的支持深度神经网络)安装开发工具: sudo apt-get install build-essential cmake unzip pkg-config 安装图片和视频的I/O库, 保证可以从磁盘中读取图像和视频 sudo apt-get
自由度的定义为:描述空间运动的刚体所需要的独立变量的个数(最大为6)。由于有时机械臂的轴的数量与自由度之间的关系较为模糊,故在下面稍做说明。机构学是机械工程学的基础,它包括机构运动分析(analysis of mechanisms)和机构综合(synthesis of mechanisms)。在构成机构的要素中,不存在相对运动的部分称为构件(link),两个以上构件相互约束且能够相对运动时,就形成
使用pip安装Opencv应该是最快最简单的安装方式了 pip install opencv-contrib-python 如果pip原始源下载慢的话可以考虑使用国内源: pip3 install opencv-contrib-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 首先需要说明的是通过pip安装的opencv包不是官方编译好的op
点由坐标系的坐标向量表示。一个刚体上的一组点可以用一个坐标系描述,而且其组成点可由相对于刚体坐标系的位移表示。任何坐标系相对于另一个坐标系的位置和方向,可用相对位姿 ξ 表示。相对位姿可以按顺序组合(合成或复合),并且我们还演示了相对位姿如何进行代数运算的操作方法。一个重要的代数运算法则是运算变量不可交换——相对位姿组合的顺序不可交换。 我们已经在二维和三维的情况下探讨过用正交旋转矩阵表示姿态,并
前面曾经讨论了几种不同的旋转姿态表示法,我们需要将它们与平移变换相结合,创造出一个完整的相对位姿表示方法。两种最实用的表示方法是:四元数向量对和 4×4 齐次变换矩阵。 对于向量-四元数的情况,有 是坐标系原点相对于参考坐标系的笛卡儿位置,q˚∈Q 是坐标系相对于参考坐标系的姿态。其加法定义如下: 一个点坐标向量通过下式在坐标系之间变换: 齐次变换矩阵法 另一种办法是可以使用一个齐次变换矩阵来表
四元数是复数的一种扩展,或叫超复数,记作一个标量加上一个向量: 其中,,正交复数 的定义如下 我们将一个四元数表示为 早期反对四元数的一-个理由是其乘法不可交换,但正如我们在上面看到的,这种不可交换性正好符合坐标系旋转的情况。除去最初的争论不说,四元数以其格式优雅、功能强大、计算简单已被广泛应用于机器人、计算机视觉、计算机图形学以及航空航天惯性导航领域。 在机器人工具箱中,四元数是由名为Q
对于空间中两个任意姿态的坐标系,总可以在空间里找到某个轴,使其中一个坐标系绕该轴旋转一个角度就能与另一个坐标系姿态重合。以先前使用过的一个旋转 >> R = rpy2r(0.1, 0.2, 0.3) 我们可以确定如下的一个角度和一个向量: >> [theta, v] = tr2angvec(R) theta = 0.3816 v = 0.3379 0.
对于关节臂式机器人,一般会在它的末端执行器上固联一个坐标系 { E },如图所示。通常情况下,工具的轴线为坐标系的 z 轴,并被称为接近向量,记为 a ^ = ( a x , a y , a z ) 对于某些应用来说,定义接近向量比定义欧拉角或横滚-俯仰-偏航角更为方便。 然而定义出 z zz 轴的方向还不足以表示完整坐标我们还需要确定 x x轴和 y 轴的方向。为了确定末端执行器的姿态,我们定
之前叙述的三旋转角度表示方式中,一个重要的问题是奇异点。当中间的绕旋转轴旋转到另外两个轴平行时,这个情况就会发生。对于万向节锁(因电影《阿波罗13号》而出名的术语),也存在同样的问题。 用于导航的机械陀螺仪如图所示。在其最核心的装配结构中有 3 个相互正交的框架,它们能使安装于其中的稳定体相对于宇宙静止。陀螺仪通过这个万向节机构连接到飞船机体上,这样无论飞船做任何机动飞行,都不会给陀螺仪内部的稳定
二维空间位姿描述 二维世界或平面,是我们在高中学习欧几里得几何时就熟悉的。笛卡儿坐标系,或以 x xx 轴和 y yy 轴为正交轴的坐标系,通常绘制成 x轴水平、y轴竖直,两轴的交点称为原点。平行于坐标轴的单位向量用的和表示。一个点用其在 x 轴和 y 轴上的坐标 (x,y)表示,或者写为有界向量: (1) 在下图中的一个坐标系 { B } ,我们希望用参照系 { A } 来描述它。可以清
正如在二维情况下一样,我们可以用相对于参考坐标系的坐标轴单位向量表示它们所在坐标系的方向。每一个单位向量有 3 个元素,它们组成了 3×3 阶正交矩阵 ARB : 上式将一个相对于坐标系 {B} 的向量旋转为相对于坐标系 {A} 的向量。矩阵 R 属于特殊三维正交群,或 。它具有前文提到的标准正交矩阵的特性,如 RT= R−1以及 det(R) = 1。分别绕 x, y, z 轴旋转 θ 角
三维情况实际上是之前讨论的二维情况的延伸。我们在二维坐标系上增加一个额外的坐标轴,通常用 z 表示,它同时与 x 轴和 y 轴正交。 z 轴的方向服从右手规则,并构成右手坐标系。与各坐标轴平行的单位向量记作 x、 y 和 z 坐标系中的一个点 P 可用其 x, y 和 z 的坐标值 (x, y, z) 或者一个约束向量表示: 下图展示了一个相对于参考坐标系 {A} 的坐标系 {B}
机器人和计算机视觉中的一个基本要求是能够表示物体在环境中的位置和方向。这些物体包括机器人、摄像机、工件、障碍物和路径。 空间中的点是数学中一个熟悉的概念,它可以被描述为一个坐标向量,也被称为一个约束向量,如图 (a) 所示。向量表示点相对于某个参考坐标系的位移。一个坐标系或笛卡儿坐标系统,是由一组正交轴构成的,这些轴相交于一个被称为原点的点。 更多时候我们需要考虑组成物体的一组点。我们认为物体是
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