mindsponge.common.pre_compose

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mindsponge.common.pre_compose(quaternion, rotation, translation, update)[源代码]

利用旋转矩阵rotation和辅助矩阵update更新输入的四元数quaternion和平移向量translation,并进行新的仿射变化过程,得到更新的平移向量。

旋转矩阵的过程如下:

\[\begin{split}\begin{split} &update = (xx, xy, xz, yx, yy, yz) \\ &vector\_quaternion\_update = (xx, xy, xz) \\ &x = (yx) \\ &y = (yy) \\ &z = (yz) \\ &trans\_update = [(x, y, z)] \\ &new\_quaternion = quaternion + vector\_quaternion\_update * quaternion \\ &rotated\_trans\_update = rotation * trans\_update \\ &new\_translation = translation + rotated\_trans\_update \\ \end{split}\end{split}\]

其中 vector_quaternion_updatequaternion 的相乘使用 quat_multiply_by_vec 函数相乘, rotationtrans_update 的相乘用 rots_mul_vecs 函数, translationrotated_trans_update 相加过程使用 vecs_add 函数。 再用生成的 new_quaternionnew_translation 进行仿射变换。仿射变换的过程参照 quat_affine API。

参数:
  • quaternion (Tensor) - 初始的待更新四元数,shape为 \([(..., 4)]\) 的Tensor。

  • rotation (Tuple) - 旋转矩阵 \((xx, xy, xz, yx, yy, yz, zx, zy, zz)\) ,且xx, xy等均为Tensor且shape相同。

  • translation (Tuple) - 平移向量 \((x, y, z)\) ,其中x, y, z均为Tensor,且shape相同。

  • update (Tensor) - 用于辅助更新的矩阵,shape为 \([(..., 6)]\) 的Tensor,最后一维前三个元素为代表旋转矩阵的四元数三维向量表示,参考 quat_multiply_by_vec

返回:
  • quaternion (Tensor) - 更新后的四元数,shape为 \([(..., 4)]\) 的Tensor。

  • rotation (Tensor) - 更新后的旋转矩阵 \((xx, xy, xz, yx, yy, yz, zx, zy, zz)\) ,且xx, xy等均为Tensor且shape相同。

  • translation (Tensor) - 更新后的平移向量 \((x, y, z)\) ,其中x, y, z均为Tensor,且shape相同。

支持平台:

Ascend GPU

样例:

>>> import numpy as np
>>> from mindsponge.common.geometry import pre_compose
>>> from mindspore.common import Tensor
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> np.random.seed(1)
>>> quaternion = Tensor(np.random.rand(4),dtype=mstype.float32)
>>> update = Tensor(np.random.rand(6),dtype=mstype.float32)
>>> rotation = Tensor(np.random.rand(9),dtype=mstype.float32)
>>> translation = Tensor(np.random.rand(3),dtype=mstype.float32)
>>> quaternion, rotation, translation = pre_compose(quaternion,rotation,translation,update)
>>> print(quaternion)
[ 0.27905196  0.82475466 -0.05600705  0.48864394]
>>> print(rotation)
(Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.516181), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= -0.365098),
Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.774765), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.18033),
Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= -0.837986), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= -0.515034),
Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.837281), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.405564),
Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= -0.366714))
>>> print(translation)
(Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 0.724994), Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 1.47631),
Tensor(shape=[], dtype=Float32, value= 1.40978))