使用Python中的tf.transformations库进行3D空间变换

Python中的tf.transformations库是ROS (Robot Operating System)的一个核心库，用于进行3D空间变换。它提供了一些常用的函数和工具，可以用来进行3D坐标系的旋转、平移、缩放等变换操作。

下面是一些常用函数的使用例子：

1. 平移变换：

import numpy as np
import tf.transformations as tft

# 定义平移向量
translation = np.array([1.0, 2.0, 3.0])

# 产生平移变换矩阵
translation_matrix = tft.translation_matrix(translation)

# 应用平移变换
point = np.array([2.0, 3.0, 4.0, 1.0])  # 3D点(x, y, z)，最后一维是齐次坐标中的1
transformed_point = np.dot(translation_matrix, point)

print(transformed_point)

输出结果：

[3. 5. 7. 1.]

2. 旋转变换：

import numpy as np
import tf.transformations as tft

# 定义旋转向量
rotation = np.array([np.pi/4, 0, np.pi/2])  # 绕x、y、z轴旋转的角度

# 产生旋转变换矩阵
rotation_matrix = tft.euler_matrix(*rotation)

# 应用旋转变换
point = np.array([1, 0, 0, 1])  # 初始点(x, y, z)，最后一维是齐次坐标中的1
transformed_point = np.dot(rotation_matrix, point)[:3]  # 由于三维点不需要齐次坐标增广，只取前三维

print(transformed_point)

输出结果：

[0.70710678 0.70710678 0.        ]

3. 平移和旋转组合变换：

import numpy as np
import tf.transformations as tft

# 定义平移向量和旋转向量
translation = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
rotation = np.array([np.pi/4, 0, np.pi/2])

# 产生平移和旋转组合变换矩阵
transform_matrix = np.dot(tft.translation_matrix(translation), tft.euler_matrix(*rotation))

# 应用变换
point = np.array([1, 0, 0, 1])
transformed_point = np.dot(transform_matrix, point)[:3]

print(transformed_point)

输出结果：

[1.70710678 2.70710678 3.        ]

除了上述示例中的函数外，tf.transformations库还提供了其他一些有用的功能，如欧拉角和四元数的转换、生成单位四元数、合成变换矩阵等。可以根据需要灵活使用这些函数来完成3D空间变换的任务。