如何计算倾斜的3D矢量的上升?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何计算倾斜的3D矢量的上升?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
我有一个数据,显示3D空间中矢量的起点和终点的坐标,它们围绕3倍螺旋轴定向:
x y z
0 38.522003 5.600998 129.203995 # start of v1
1 23.854996 66.576996 112.487000 # end of v1
2 4.417000 40.182999 121.309998 # start of v2
3 65.761993 27.550995 104.285004 # end of v2
4 50.272003 56.473999 112.857010 #...
5 12.574997 6.202995 96.598007
6 45.192993 8.042999 105.147995
7 15.934998 63.490005 88.347992
8 3.613998 33.112991 97.102997
9 66.244003 35.949997 80.309006
10 44.052994 59.996002 89.057999
11 19.916000 2.125000 72.294998
12 51.201996 11.974998 81.044998
13 9.035995 58.367996 64.238998
14 4.529999 25.854996 72.759003
15 64.563004 44.283997 56.357998
16 37.153000 62.003998 65.026001
17 28.061996 0.000000 48.126995
for i in range(xyz_coords.shape[0]):
if i == 0:
ax.plot(xyz_coords['x'].loc[0:1], xyz_coords['y'].loc[0:1], xyz_coords['z'].loc[0:1])
elif i%2 == 0 and i!=0:
ax.plot(xyz_coords['x'].loc[i:i+1], xyz_coords['y'].loc[i:i+1], xyz_coords['z'].loc[i:i+1])
我想计算向量相对于下一个向量的每个起始位置和结束位置之间的上升和角度,并且这些值对于每个vn和vn + 1应该是相似的。问题是矢量移位与z轴不平行 - 否则确定上升是非常简单的任务。 v1(start)和v2(start)之间的距离给出了它们之间的距离。将上面给出的数据加载为pandas DataFrame,v1和v2的起点之间的距离:
d = np.sqrt((xyz_coords['x'][0] - xyz_coords['x'][2])**2 + (xyz_coords['y'][0] - xyz_coords['y'][2])**2 + (xyz_coords['z'][0] - xyz_coords['z'][2])**2)
您可能还会注意到,z差异是~8.95,但如前所述,z差异不是适当的上升值,因为受到倾斜的影响。如果我知道如何确定倾斜角度,我可以通过使用z_prop = sin(tilt_angle) * d
来计算上升。有没有简单的方法来纠正倾斜并获得正确的z值?
答案
我不认为这个问题有任何简单的解决办法。在我看来,你必须建立一个由6个非线性方程组成的系统,以求解3个旋转角度和3个平移量,假设你的向量经过刚体旋转和平移以给出下一个向量的位置。我们可以使用scipy.optimize.fsolve
来解决非线性系统。获得旋转角度后,您可以找到相对于z轴的倾斜度。但代码并不简单,因此我无法在此处编写所有代码。
以上是关于如何计算倾斜的3D矢量的上升?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章