三维空间刚体运动编程问题总结SLAM（第三章）

1.归一化中.normalized和.normailze的区别

转载：http://www.it610.com/article/4812836.htm
共同点：实现规范化，让一个向量保持相同的方向，但它的长度为1.0，如果这个向量太小而不能被规范化，一个零向量将会被返回。

不同点：Vector3.normalized的作特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量；Vector3.Normalize的特点是改变当前向量，也就是当前向量长度是1

所以在使方式如下：

Vector3 temp1 = new Vector3(3f, 4f, 5f);//初始化原始向量
Vector3 temp = temp1.normalized;//normalized不改变原始向量，将归一化值赋值新向量
temp.Normalize();//normalize可以直接将原始向量进行归一化

2、变换矩阵T使用注意事项

2.1、不能直接使用变换矩阵Ｔ
Eigen::Isometry3d T;
T.matrix()才是变换矩阵，做运算时需加.matrix()后缀;

2.2、旋转矩阵R、平移向量ｔ　赋值

Isometry3d T1 = Isometry3d::Identity();//初始化变换矩阵Ｔ１为单位阵
T1.pretranslate(t1);//为Ｔ中的平移向量ｔ赋值
T1.rotate(Q1);//为Ｔ中的旋转矩阵Ｒ赋值

３、四元数Ｑ使用注意事项

通常书上所写四元数格式为ｑ＝[ｗ,x,y,z]
在程序中四元数格式为q=[x,y,z,w]

４、旋转矩阵T 四元数Q 旋转向量V 三者之间的转换

https://blog.csdn.net/u011092188/article/details/77430988

AngleAxisd t_V(M_PI / 4, Vector3d(0, 0, 1));//旋转向量
Matrix3d t_R = t_V.matrix();//旋转矩阵
Quaterniond t_Q(t_V);//四元数

标签：编程,Vector3,矩阵,旋转,四元,SLAM,三维空间,向量,normalized
来源： https://blog.csdn.net/qq_35665380/article/details/88693459