Question

我正在使用点云库并尝试将两个点云匹配在一起ICP（迭代最近点）算法。我给出的数据集来自IMU传感器的X Y Z方向值。

我将这些附加到点云对象的 sensor_orientation _ 属性以帮助匹配过程。查看PCL文档，它指定为：传感器采集姿势（云数据坐标系中的旋转）。注意：数据以（w，x，y，z）格式存储。

所以要从IMU数据转换我在下面使用这个函数，我想问它是否正确？

Eigen::Quaterniond euler2Quaternion(const double roll, const double pitch, const double yaw)
{
    Eigen::AngleAxisd rollAngle(roll, Eigen::Vector3d::UnitZ());
    Eigen::AngleAxisd yawAngle(yaw, Eigen::Vector3d::UnitY());
    Eigen::AngleAxisd pitchAngle(pitch, Eigen::Vector3d::UnitX());

    Eigen::Quaterniond q = rollAngle * yawAngle * pitchAngle;

    return q;
}

该方法被调用：

inCloud->sensor_orientation_ = Eigen::Quaternionf(euler2Quaternion(orientX, orientY, orientZ));

谢谢：）

Answer 1

我发现代码存在问题。我在官方文档中找不到的是 Eigen :: AngleAxisd 将输入视为弧度而不是度< / strong>，所以一旦你将数据从IMU传感器转换为弧度，一切似乎都很好：）

该功能现在看起来像这样：

Eigen::Quaterniond euler2Quaternion(const double roll, const double pitch, const double yaw) { Eigen::AngleAxisd rollAngle((roll*M_PI) / 180, Eigen::Vector3d::UnitZ()); Eigen::AngleAxisd yawAngle((yaw*M_PI) / 180, Eigen::Vector3d::UnitY()); Eigen::AngleAxisd pitchAngle((pitch*M_PI) / 180, Eigen::Vector3d::UnitX()); Eigen::Quaterniond q = rollAngle * yawAngle * pitchAngle; return q; }

显然，使用俯仰，偏航和滚动的顺序取决于使用情况，但在我的情况下，这有效：）

欧拉到四元数转换PCL +本征

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