scipy.spatial.transform.

RotationSpline

class scipy.spatial.transform.RotationSpline(times, rotations)

以連續角速率和加速度內插旋轉。

每個連續方向之間的旋轉向量是時間的三次函數，並且保證角速率和加速度是連續的。這種內插法類似於三次樣條內插法。

有關數學和實作細節，請參閱 [1]。

參數:

timesarray_like，形狀 (N,)

已知旋轉的時間。必須指定至少 2 個時間。

rotationsRotation 實例

用於執行內插的旋轉。必須包含 N 個旋轉。

參考文獻

[1]

平滑姿態內插

範例

在您的瀏覽器中試試看！

>>> from scipy.spatial.transform import Rotation, RotationSpline
>>> import numpy as np

從尤拉角定義時間和旋轉序列

>>> times = [0, 10, 20, 40]
>>> angles = [[-10, 20, 30], [0, 15, 40], [-30, 45, 30], [20, 45, 90]]
>>> rotations = Rotation.from_euler('XYZ', angles, degrees=True)

建立內插器物件

>>> spline = RotationSpline(times, rotations)

內插尤拉角、角速率和加速度

>>> angular_rate = np.rad2deg(spline(times, 1))
>>> angular_acceleration = np.rad2deg(spline(times, 2))
>>> times_plot = np.linspace(times[0], times[-1], 100)
>>> angles_plot = spline(times_plot).as_euler('XYZ', degrees=True)
>>> angular_rate_plot = np.rad2deg(spline(times_plot, 1))
>>> angular_acceleration_plot = np.rad2deg(spline(times_plot, 2))

在此圖中，您可以看到尤拉角是連續且平滑的

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot(times_plot, angles_plot)
>>> plt.plot(times, angles, 'x')
>>> plt.title("Euler angles")
>>> plt.show()

角速率也是平滑的

>>> plt.plot(times_plot, angular_rate_plot)
>>> plt.plot(times, angular_rate, 'x')
>>> plt.title("Angular rate")
>>> plt.show()

角加速度是連續的，但不平滑。另請注意，角加速度不是分段線性函數，因為它與旋轉向量的二階導數（在三次樣條中是分段線性函數）不同。

>>> plt.plot(times_plot, angular_acceleration_plot)
>>> plt.plot(times, angular_acceleration, 'x')
>>> plt.title("Angular acceleration")
>>> plt.show()

返回在新分頁中開啟

方法

__call__(times[, order])

計算內插值。