Submit Search
Upload
楽しいクォータニオンの世界 田所 第二回Rogyゼミ
•
3 likes
•
7,757 views
R
rogy01
Follow
楽しいクォータニオンの世界
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 12
Download now
Download to read offline
Recommended
WindowsではじめるROSプログラミング
WindowsではじめるROSプログラミング
Takayuki Goto
【Unity道場】物理シミュレーション完全マスター
【Unity道場】物理シミュレーション完全マスター
Unity Technologies Japan K.K.
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転
Yoshihiro Mizoguchi
3次元レジストレーションの基礎とOpen3Dを用いた3次元点群処理
3次元レジストレーションの基礎とOpen3Dを用いた3次元点群処理
Toru Tamaki
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII
【解説】 一般逆行列
【解説】 一般逆行列
Kenjiro Sugimoto
実践コンピュータビジョン 3章 画像間の写像
実践コンピュータビジョン 3章 画像間の写像
yaju88
KiCadで雑に基板を作る チュートリアル
KiCadで雑に基板を作る チュートリアル
裕士 常田
Recommended
WindowsではじめるROSプログラミング
WindowsではじめるROSプログラミング
Takayuki Goto
【Unity道場】物理シミュレーション完全マスター
【Unity道場】物理シミュレーション完全マスター
Unity Technologies Japan K.K.
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転
Yoshihiro Mizoguchi
3次元レジストレーションの基礎とOpen3Dを用いた3次元点群処理
3次元レジストレーションの基礎とOpen3Dを用いた3次元点群処理
Toru Tamaki
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII2018TS: 3D物体検出とロボットビジョンへの応用
SSII
【解説】 一般逆行列
【解説】 一般逆行列
Kenjiro Sugimoto
実践コンピュータビジョン 3章 画像間の写像
実践コンピュータビジョン 3章 画像間の写像
yaju88
KiCadで雑に基板を作る チュートリアル
KiCadで雑に基板を作る チュートリアル
裕士 常田
Introduction to YOLO detection model
Introduction to YOLO detection model
WEBFARMER. ltd.
よわよわPCによる姿勢推定 -PoseNet-
よわよわPCによる姿勢推定 -PoseNet-
Yuto Mori
画像認識における特徴表現 -SSII技術マップの再考-
画像認識における特徴表現 -SSII技術マップの再考-
Hironobu Fujiyoshi
コンピュータに「最長しりとり」「最短距離でのJR線全線乗り尽くし」を解いてもらった方法
コンピュータに「最長しりとり」「最短距離でのJR線全線乗り尽くし」を解いてもらった方法
Hiro H.
Elixir入門「第1回:パターンマッチ&パイプでJSONパースアプリをサクっと書いてみる」
Elixir入門「第1回:パターンマッチ&パイプでJSONパースアプリをサクっと書いてみる」
fukuoka.ex
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
Hiroharu Kato
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
ベイズ推論による機械学習入門 第4章
ベイズ推論による機械学習入門 第4章
YosukeAkasaka
Pietで競プロしよう
Pietで競プロしよう
京大 マイコンクラブ
AlphaGoのしくみ
AlphaGoのしくみ
Hiroyuki Yoshida
強化学習その2
強化学習その2
nishio
文字認識はCNNで終わるのか?
文字認識はCNNで終わるのか?
Seiichi Uchida
PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装
Hirokatsu Kataoka
正則化つき線形モデル(「入門機械学習第6章」より)
正則化つき線形モデル(「入門機械学習第6章」より)
Eric Sartre
Geometry with Unity
Geometry with Unity
京大 マイコンクラブ
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
Toru Tamaki
AbemaTVにおける推薦システム
AbemaTVにおける推薦システム
cyberagent
Scan Registration for Autonomous Mining Vehicles Using 3D-NDT
Scan Registration for Autonomous Mining Vehicles Using 3D-NDT
Kitsukawa Yuki
Robot frontier lesson1
Robot frontier lesson1
Ryuichi Ueda
深層学習によるHuman Pose Estimationの基礎
深層学習によるHuman Pose Estimationの基礎
Takumi Ohkuma
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
akihisamiyanaga1
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
More Related Content
What's hot
Introduction to YOLO detection model
Introduction to YOLO detection model
WEBFARMER. ltd.
よわよわPCによる姿勢推定 -PoseNet-
よわよわPCによる姿勢推定 -PoseNet-
Yuto Mori
画像認識における特徴表現 -SSII技術マップの再考-
画像認識における特徴表現 -SSII技術マップの再考-
Hironobu Fujiyoshi
コンピュータに「最長しりとり」「最短距離でのJR線全線乗り尽くし」を解いてもらった方法
コンピュータに「最長しりとり」「最短距離でのJR線全線乗り尽くし」を解いてもらった方法
Hiro H.
Elixir入門「第1回:パターンマッチ&パイプでJSONパースアプリをサクっと書いてみる」
Elixir入門「第1回:パターンマッチ&パイプでJSONパースアプリをサクっと書いてみる」
fukuoka.ex
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
Hiroharu Kato
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
ベイズ推論による機械学習入門 第4章
ベイズ推論による機械学習入門 第4章
YosukeAkasaka
Pietで競プロしよう
Pietで競プロしよう
京大 マイコンクラブ
AlphaGoのしくみ
AlphaGoのしくみ
Hiroyuki Yoshida
強化学習その2
強化学習その2
nishio
文字認識はCNNで終わるのか?
文字認識はCNNで終わるのか?
Seiichi Uchida
PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装
Hirokatsu Kataoka
正則化つき線形モデル(「入門機械学習第6章」より)
正則化つき線形モデル(「入門機械学習第6章」より)
Eric Sartre
Geometry with Unity
Geometry with Unity
京大 マイコンクラブ
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
Toru Tamaki
AbemaTVにおける推薦システム
AbemaTVにおける推薦システム
cyberagent
Scan Registration for Autonomous Mining Vehicles Using 3D-NDT
Scan Registration for Autonomous Mining Vehicles Using 3D-NDT
Kitsukawa Yuki
Robot frontier lesson1
Robot frontier lesson1
Ryuichi Ueda
深層学習によるHuman Pose Estimationの基礎
深層学習によるHuman Pose Estimationの基礎
Takumi Ohkuma
What's hot
(20)
Introduction to YOLO detection model
Introduction to YOLO detection model
よわよわPCによる姿勢推定 -PoseNet-
よわよわPCによる姿勢推定 -PoseNet-
画像認識における特徴表現 -SSII技術マップの再考-
画像認識における特徴表現 -SSII技術マップの再考-
コンピュータに「最長しりとり」「最短距離でのJR線全線乗り尽くし」を解いてもらった方法
コンピュータに「最長しりとり」「最短距離でのJR線全線乗り尽くし」を解いてもらった方法
Elixir入門「第1回:パターンマッチ&パイプでJSONパースアプリをサクっと書いてみる」
Elixir入門「第1回:パターンマッチ&パイプでJSONパースアプリをサクっと書いてみる」
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
[第2回3D勉強会 研究紹介] Neural 3D Mesh Renderer (CVPR 2018)
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
ベイズ推論による機械学習入門 第4章
ベイズ推論による機械学習入門 第4章
Pietで競プロしよう
Pietで競プロしよう
AlphaGoのしくみ
AlphaGoのしくみ
強化学習その2
強化学習その2
文字認識はCNNで終わるのか?
文字認識はCNNで終わるのか?
PythonによるCVアルゴリズム実装
PythonによるCVアルゴリズム実装
正則化つき線形モデル(「入門機械学習第6章」より)
正則化つき線形モデル(「入門機械学習第6章」より)
Geometry with Unity
Geometry with Unity
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
3次元レジストレーション(PCLデモとコード付き)
AbemaTVにおける推薦システム
AbemaTVにおける推薦システム
Scan Registration for Autonomous Mining Vehicles Using 3D-NDT
Scan Registration for Autonomous Mining Vehicles Using 3D-NDT
Robot frontier lesson1
Robot frontier lesson1
深層学習によるHuman Pose Estimationの基礎
深層学習によるHuman Pose Estimationの基礎
Recently uploaded
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
akihisamiyanaga1
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
FumieNakayama
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
FumieNakayama
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
UEHARA, Tetsutaro
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
Yuki Kikuchi
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
博三 太田
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
Recently uploaded
(8)
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
CTO, VPoE, テックリードなどリーダーポジションに登用したくなるのはどんな人材か?
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
AWS の OpenShift サービス (ROSA) を使った OpenShift Virtualizationの始め方.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
クラウドネイティブなサーバー仮想化基盤 - OpenShift Virtualization.pdf
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
デジタル・フォレンジックの最新動向(2024年4月27日情洛会総会特別講演スライド)
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
自分史上一番早い2024振り返り〜コロナ後、仕事は通常ペースに戻ったか〜 by IoT fullstack engineer
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察 ~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Music...
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
楽しいクォータニオンの世界 田所 第二回Rogyゼミ
1.
楽しいクォータニオンの世界 10g 制御システム工学科 B3 @tokoro10g
2.
クォータニオンとは q =q0 +q1
i +q 2 j +q3 k ̃ スカラー部 ベクトル部 スカラーとベクトルが組になった数 いろいろ数学的に解析すると,正規化されたク ォータニオンは,ベクトル周りの 2arccos(q0) 回転を意味することが示せる . つまり,姿勢を表現できる. n q =cos θ +n sin θ ̃ 2 2
3.
なぜ今クォータニオンか? ロールピッチヨー角 うわー俺の考えた最強のシステム チョー非線形だわー つれーわー 出典 : 「
KNOPPIX でロボット工学」 , 『ロボット工学』講義ページ , 東北学院大学 http://www.mech.tohoku-gakuin.ac.jp/rde/contents/course/robotics/robo_knoppix.html
4.
なぜ今クォータニオンか? 非線形性 さらにその 時間微分 積もり積もる 誤差 ロールピッチヨー角 うわー俺の考えた最強のシステム チョー非線形だわー つれーわー 出典 : 「
KNOPPIX でロボット工学」 , 『ロボット工学』講義ページ , 東北学院大学 http://www.mech.tohoku-gakuin.ac.jp/rde/contents/course/robotics/robo_knoppix.html
5.
なぜ今クォータニオンか? オイラー角 <ジンバルロック> 回転軸 回転させたい ベクトル
6.
なぜ今クォータニオンか? クォータニオンを使うと
7.
これが ~Before~ (+ これの時間微分 )
8.
こうなります ~After~ <ベクトルの変換> v ' =q
v q ̃ ̃ * q * : 共役クォータニオン ̃ <時間発展> 離散 連続
9.
うれしいポイント ● 計算が簡単になる – – 非線形な部分が少なくなる 角速度ベクトルをそのまま扱える v ' =q
v q ̃ ̃ *
10.
デモ スライドちゃんと準備してきてないので とりあえずものを動かします. ( 進捗テロをご覧ください ) 諸事情により角速度のみバージョンで…
11.
まとめ ● ロボットの姿勢を扱う際の基本 – – ● 従来: オイラー角,ロールピッチヨー角, ... →sin や
cos による非線形性に苦しむ これから: クォータニオンつよい →計算も軽い!角速度ベクトルをそのまま使える! イメージとして ● ● – クォータニオンってとっかかりづらそう… でも,お高いんでしょ? など考えている方がいたらまずは使ってみるべき!!
12.
ありがとうございました ご清聴ありがとうございました そしてすみません 質問どんどんどうぞ
Download now