ref:
- 轨迹规划之姿态插补https://zhuanlan.zhihu.com/p/47396001
- 四元数插值https://blog.51cto.com/u_14929337/4716382
假设有两个四元数 q0,q1,想要在位置 t 处求插值 qt,用线性插值可以这样计算:
q t = L e r p ( q 0 , q 1 , t ) = ( 1 − t ) q 0 + t q 1 q_t=Lerp(q_0,q_1,t)=(1-t)q_0+tq_1 qt=Lerp(q0,q1,t)=(1−t)q0+tq1
如下图所示,四元数表示旋转时是单位四元数,这种插值方式,相当于我们是沿着一条直线(也就是圆上的一个弦)进行插值的,这样插值出来的四元数不是单位四元数,而且还有其他问题(后面会说)。
前面说过Lerp这样插值出来的并不是单位四元数,但只要将 q t q_t qt除以它的模 ∣ ∣ q t ∣ ∣ ||q_t|| ∣∣qt∣∣就能够将其转化为一个单位四元数了:
q t = N L e r p ( q 0 , q 1 , t ) = ( 1 − t ) q 0 + t q 1 ∣ ∣ ( 1 − t ) q 0 + t q 1 ∣ ∣ q_t=NLerp(q_0,q_1,t)=\frac{(1-t)q_0+tq_1}{||(1-t)q_0+tq_1||} qt=NLerp(q0,q1,t)=∣∣(1−t)q0+tq1∣∣(1−t)q0+tq1
如下图所示,在同等时间内, vt 扫过的⻆度是不同的, vt 扫过的速度(或者说⻆速度)首先会不断地增加,到t = 0.50之后会开始减速,所以Nlerp插值不能保证均匀的⻆速度。
Slerp插值可以解决前面的均匀角速度问题,它能够保证 每两个四元数之间的⻆速度是固定的,这就从原理上保证了插值的效果。如下图所示,如果 v1 和 v2 之间的夹⻆为 θ,那么:
θ t = ( 1 − t ) ⋅ 0 + t θ = t θ \theta _t=(1-t)\cdot0+t\theta=t\theta θt=(1−t)⋅0+tθ=tθ
插值公式
$$
q_t=Slerp(q_0,q_1,t)=\frac{sin((1-t)\theta)}{sin\theta}q_0+\frac{sin(t\theta)}{sin\theta}q_1\
\theta=acos(q_0\cdot q_1)
$$
编程实现Slerp插值的时候还是有几个问题需要注意一下。
1、如果单位四元数之间的夹角θ非常小,那么sin(θ)可能会由于浮点数的误差被近似为0.0,从而导致除以0的错误.所以,我们在实施 Slerp 之前,需要检查两个四元数的夹角是否过小(或者完全相同)。一旦发现这种问题,我们就必须改用 Nlerp 对两个四元数进行插值,这时候 Nlerp 的误差非常小,所以基本不会与真正的 Slerp 有什么区别。
2、在对两个单位四元数进行插值之前,我们需要先检测q0与q1之间是否是钝角,即检测它们点积的结果q0⋅q1 是否为负数。如果 q0⋅q1<0,那么我们就反转其中的一个四元数,比如说将q1改为−q1 ,并使用q0与−q1之间新的夹角来进行插值,这样才能保证插值的路径是最短的.
作者:计算机视觉life链接:https://juejin.cn/post/6844903919492169741来源:稀土掘金著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
这个方法可行,但是编程稍微复杂点,计算量也大,还有一种实现四元数的球面插值计算方式,要简单很多,留给你当做作业练习啦,搞定作业,你就可以直接用来做Slerp插值啦!
作业练习1:前面四元数球面线性插值方法比较复杂,下面是它的简化版求解方法,请证明。
假设v0, v1是两个四元数,其夹角为θ,假设在它们中间进行四元数插值结果为v’,v’和v1之间夹角为θ‘ < θ,记v⊥是垂直于v1的四元数向量,证明:
v ′ = v 1 c o s θ ′ + v ⊥ ∗ s i n θ ′ v'=v_1cos\theta'+v_\perp*sin\theta' v′=v1cosθ′+v⊥∗sinθ′
作业练习2:编程实现四元数球面线性插值。
我们用智能手机采集了图像序列和IMU数据,由于IMU帧率远大于图像帧率,需要你用Slerp方法进行四元数插值,使得插值后的IMU和图像帧对齐。
已知某帧图像的时间戳为:t =700901880170406
离该图像帧最近的前后两个时刻IMU时间戳为:t1 = 700901879318945,t2 = 700901884127851
IMU在t1, t2时刻测量得的旋转四元数为:
q1x=0.509339, q1y=0.019188, q1z=0.049596, q1w=0.858921
q2x=0.509443, q2y=0.018806, q2z=0.048944,q2w=0.858905
根据上述信息求IMU对齐到图像帧的插值后的四元数。
参考结果已经给出。
温馨提示:
代码框架、数据及预期结果已经为你准备好了,公众号「计算机视觉life」后台回复:插值,即可获得。
https://blog.51cto.com/u_14929337/4716382