300分求计算椭圆RangeBox的算法

Cline 2008-05-25 11:29:10
已知椭圆的:
1. Origin (x,y,z)
2. Primary Axis (a)and Secondary Axis (b)
3. Matrix. (From WCS to OCS). World coordinates system, Object coordinates system.
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Cline 2008-05-26
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谢谢大家!
1.z是多敲了
2.问题已经解决.
// Algorithm:
// Pick up a point on the ellipse which is not rotated and on xy plane:
// [a*cos(angle), b*sin(angle), 0]
// Transform the point by the rotation matrix to get the point on the ellipse whose
// origin is the origin of WCS.
// x = m[0][0]*a*cos(angle) + m[0][1]*b*sin(angle);
// y = m[1][0]*a*cos(angle) + m[1][1]*b*sin(angle);
// z = m[2][0]*a*cos(angle) + m[2][1]*b*sin(angle);
////
// Compute the first derivation of the 3d equations above, and then
// caculate the angle where the x, y and z is minimum or maximum.
//
// Use the angles to compute the x, y and z coordinates.
//
Cline 2008-05-25
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打错了:
补充一下,就是要求一个最小长方体,它可以框住椭圆.比如:对角上的两点为ptMinRangeBox(x,y,z), ptMaxRangeBox(x,y,z)
Cline 2008-05-25
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补充一下,就是要求一个z最小长方体,它可以框住椭圆.比如:对角上的两点为ptMinRangeBox(x,y,z), ptMaxRangeBox(x,y,z)
用户 昵称 2008-05-25
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楼主的头像变了,而且也不出来解释Z是什么。
wflishh 2008-05-25
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想不出楼主的Z是什么东东?是平面的还是立体的。
Z375511438 2008-05-25
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这一题也是我很久的困惑,我也知道答案呢。
用户 昵称 2008-05-25
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俺对那个Z很疑惑,这是平面几何吗?空间的几何俺一点不会。还有这些能不能改成中文?俺英语水平体现在看计算机相关方面,数学名词比较白痴。

1)已知原点(x,y,z) ??
2)横轴a, 纵轴b ??
3)矩阵?方程?? ??

最小矩形应该是 平行于长轴 与 平行于短轴 的4条直线组成的吧,已知长轴与知轴,就可以计算计算其交点,这个交点应该是好计算的。

再根据方程计算其长轴与短轴的长度,这样分别代入两个轴直线的方程就可以解出最小矩形的四条边了。

最后分别四个顶点。

rover___ 2008-05-25
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3. Matrix. (From WCS to OCS). World coordinates system, Object coordinates system
这算个什么条件?是已知变换矩阵还是别的?是否还有椭球的某个轴方向的条件?
空间椭圆还是椭球?
椭球的话是否考虑倾斜?
用户 昵称 2008-05-25
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以前一直以为楼主是女的。还差点单相思。
内容概要:本文系统研究了基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性问题,结合机械臂正向与逆向运动学建模、蒙特卡洛法分析工作空间、笛卡尔空间内的圆弧轨迹生成等关键技术,利用Matlab实现了双臂系统的协同控制与轨迹跟踪仿真。重点探讨了雅可比矩阵伪逆法在解决冗余自由度机械臂逆运动学问题中的应用,深入分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性,并通过仿真实验验证了该方法在复杂任务场景下的有效性、稳定性与鲁棒性,为多臂机器人在工业自动化、精密操作等领域的协同作业提供了理论依据与技术支持。; 适合人群:具备机器人学、自动控制理论基础及Matlab编程能力的科研人员与工程技术人员,特别适合从事机械臂控制、轨迹规划、多机器人协同等方向的硕士、博士研究生及相关领域研究人员。; 使用场景及目标:①掌握基于雅可比伪逆法的机械臂逆运动学求解原理与实现方法;②理解双臂系统在笛卡尔空间中协同轨迹规划的机制;③分析并优化轨迹跟踪过程中的误差收敛性能;④为多机器人系统在复杂动态环境下的高精度协同控制提供算法设计与仿真验证支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,按照文档目录循序渐进地学习,重点关注算法实现细节、仿真参数设置与结果分析部分,同时可进一步探索将智能优化算法或深度学习方法引入轨迹规划与误差补偿的研究方向。

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