双四元数工具箱点和线的3D运动学方法详解

这个工具箱提供了一系列用于建模3D刚性运动的函数，包括欧拉角、旋转和齐次矩阵、四元数以及双四元数的表示。在使用工具箱之前，您需要运行以下脚本： >> setup_robot_toolbox 这将暂时修正您的路径以包含所有必要的文件夹（否则，您可以将上述行添加到Matlab的配置文件“startup.m”中）。该工具箱的功能模块包括四元数、双四元数代数，以面向对象的方式为每个编程提供了Matlab接口，允许与实数、复数或矩阵相同的方式使用它们。例如，一个包含N个3D列向量的3xN矩阵xyz可以通过以下四元数表示转换： >> myquaternions = [ii, jj, kk] * xyz；这

目前正在开发中的Robotics DQ工具箱将提供对双四元数的操作功能，这将在Matlab环境下得以实现。

DLT MATLAB代码工具箱包括一些用于图像预处理和3D旋转的实用程序代码。即插即用，参考分布式账本技术P3P的研究由高晓生、侯晓红、唐杰等撰写，详见《IEEE模式分析和机器智能汇刊》，2003年，25(8)：0-943。此外，EPnP方法的研究由Moreno-Noguer F、Lepetit V、Fua P提出，提供了PnP问题的精确非迭代O(n)解决方案，发表于2007年IEEE计算机视觉国际会议。关于AP3P的有效代数解，相关研究由Ke T与Roumeliotis S于2017年完成。

[s, RT, error] = absoluteOrientationQuaternion(A, B, doScale) 计算两个相应 3D点集 Ai 和 Bi 之间的转换的方向和位置（以及可选的统一比例因子），例如，它们之间的关系如下： Bi = sR * Ai + T。实现基于 Berthold KP Horn 的论文：“使用单元四元数的绝对方向的封闭解”。论文可以在这里下载： http://people.csail.mit.edu/bkph/papers/Absolute_Orientation.pdf。作者：Christian Wengert 博士、Gerald Bianchi 博士

探索机器人运动学逆解的 MATLAB 工具。该工具允许用户输入机器人的运动学参数，并计算达到期望末端执行器位置和方向所需的关节角度。

这个函数的功能类似于plot3，但它能够绘制真实的3D圆形、平面、三角形或方形的粗阴影线。该函数还支持着色功能，因为它可以显示三角形补丁表面。

matlab开发-基于配点谱元的元素工具箱。提供了使用Chebyshev或Legendre格式的函数和示例代码。

此脚本允许用户将3-D TIFF图像加载到MATLAB工作区，从而实现对两个图像进行共定位分析，适用于共焦或2光子显微镜图像。脚本通过计算图像的逻辑AND来定义阈值后的共定位，并使用标签矩阵描述细胞生物学免疫标记实验中的信号粒子。它提供了多个变量，包括粒子数量、大小和强度。

MOPED是“Multimodal Occupational Posture Dataset”的首字母缩写，'25'代表实验中的25个不同任务。该数据集包含12名受试者的姿势数据（已发表11名），每位受试者执行25项常见工作场所任务，包括弯腰、蹲下和举重等。 数据集包含运动学数据和同步视频。运动学数据涵盖37个标记点，大部分遵循ISB建议。 与其他定义关键点模糊的公共人体姿势数据集不同，MOPED25明确定义了肩部、臀部和手腕等关键点，使其对姿势检测器的应用更具价值。 提供基本的MATLAB (2019a)加载和可视化代码，可在论文中找到更多关于实验和数据集的详细信息。 参考文献： Li, Z