WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Повторная калибровка базового положения из данных кватерниона

Я получаю кватернион от своего контроллера и на его основе устанавливаю вращение модели в своей программе. Если я хочу перекалибровать базовую точку контроллера, я могу зафиксировать текущее значение датчика как baseValue и установить модель в базовое положение следующим образом:

modelRotation = sensorData * inverseOf(baseValue);

Это прекрасно работает, и модель сбрасывается в исходное положение.

Проблема в том, что если я поверну контроллер по оси Y и перекалибрую, теперь вращение по оси X контроллера будет вести себя как вращение по оси Z модели.

Есть ли способ, чтобы модель всегда имитировала вращение контроллера?

10.10.2017

Ответы:


1

Решение:

modelRotation = inverseOf(baseValue) * sensorData;

Почему?

Я не уверен, почему это решение моей проблемы, но я узнал, что это возможное решение на Math Stack Exchange: https://math.stackexchange.com/questions/228229/is-division-возможныхматриц

Я попробовал, и это сработало.

11.10.2017
Новые материалы

Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме: Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..

Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..

Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..


Для любых предложений по сайту: [email protected]