通过 MATLAB 的 cylinder 函数生成圆柱体的表面坐标,生成表示一个具有非标准形状的圆柱体(在本例中是杯子)

news2025/1/20 3:51:42

MATLAB的机器人系统工具箱(RST)的官方例程Plan a Reaching Trajectory with Multiple Kinematic Constraints规划具有多个运动学约束的到达轨迹
在这里插入图片描述

% 创建用于视觉化杯子的点
[X,Y,Z] = cylinder(cupRadius*linspace(0,1,50).^0.125);
% 调整 Z 坐标的比例,使其符合杯子的高度
Z = cupHeight*Z - cupHeight/2;
% 将杯子的位置平移到指定位置
X = X + cupPosition(1);
Y = Y + cupPosition(2);
Z = Z + cupPosition(3);
% 将杯子添加到图形中,并配置照明
s = patch(surf2patch(X,Y,Z));
s.FaceColor = 'blue';          % 设置杯子的颜色为蓝色
s.FaceLighting = 'gouraud';    % 设置照明效果为 Gouraud 渲染
s.EdgeAlpha = 0;               % 将边缘透明度设置为 0

% 移动光源的位置,使杯子的侧面被照亮
lightObj = findobj(gca,'Type','Light');
for i = 1:length(lightObj)
    lightObj(i).Position = [1,1,1];
end

Y-Z视图

在这里插入图片描述

[X,Y,Z] = cylinder(cupRadius*linspace(0,1,50).^0.125);

这行代码用于生成表示一个具有非标准形状的圆柱体(在本例中是杯子)的三维坐标点。具体来说,它通过 MATLAB 的 cylinder 函数生成圆柱体的表面坐标,然后对这些坐标进行一定的处理,以实现独特的形状效果。

逐步解释:
  1. linspace(0,1,50):

    • 生成从 0 到 1 之间的 50 个等间距的数值。
    • 这些数值表示圆柱体沿径向(半径方向)的分布,用于生成圆柱体的外形。
  2. linspace(0,1,50).^0.125:

    • 对生成的 50 个数值进行 0.125 次幂运算。
    • 幂次操作:幂次小于 1的幂次操作会导致数值在靠近 0 的部分变化较快,而在接近 1 的部分变化较慢,表现为更“平缓”的增长曲线
  3. cupRadius*linspace(0,1,50).^0.125:

    • 将计算出的半径值乘以 cupRadius,以生成实际的杯子半径。
    • 这一步将非线性调整的半径值缩放到实际的杯子尺寸。
  4. cylinder(cupRadius*linspace(0,1,50).^0.125):

    • cylinder 函数使用给定的半径值生成一个圆柱体的三维坐标点。
    • cylinder 函数默认生成一个高为 1,底部在 z=0,顶部在 z=1 的圆柱体,其参数是圆柱体各层的半径。通过这种方式,生成的圆柱体会有一个非线性收缩的效果,导致生成的形状在底部较窄,而在顶部逐渐变宽,更接近实际杯子的形状。
  5. [X, Y, Z]:

    • cylinder 函数输出三个矩阵 XYZ,它们分别表示圆柱体表面的 x、y 和 z 坐标。
    • 这些矩阵可以直接用于绘制圆柱体的表面,表示杯子的三维形状。

幂次操作演示

clear;clc;close all;

x = linspace(0, 1, 5); % 生成 0 到 1 之间的 5 个等间距数值

% 不同幂次操作
y1 = x .^ 1;        % 线性,不做幂次操作,[0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]
y2 = x .^ 0.5;      % 平方根,进行 0.5 次幂的操作,[0, 0.5, 0.7071, 0.866, 1]
y3 = x .^ 0.125;    % 进行 0.125 次幂的操作%,[0, 0.861, 0.9306, 0.9715, 1]

% 绘制第一组曲线
plot(x, y1, '-o', 'DisplayName', 'x^1'); hold on;
plot(x, y2, '-o', 'DisplayName', 'x^0.5');
plot(x, y3, '-o', 'DisplayName', 'x^0.125');
legend show;
xlabel('Original values');
ylabel('Transformed values');
title('Effect of Different Power Operations');

% 生成 0 到 1 之间的 50 个等间距数值
x_fine = linspace(0, 1, 50);

% 对新的数值集进行相同的幂次操作
y1_fine = x_fine .^ 1;
y2_fine = x_fine .^ 0.5;
y3_fine = x_fine .^ 0.125;

% 绘制第二组曲线
plot(x_fine, y1_fine, '*', 'DisplayName', 'x^1 (50 points)'); hold on;
plot(x_fine, y2_fine, '*', 'DisplayName', 'x^0.5 (50 points)');
plot(x_fine, y3_fine, '*', 'DisplayName', 'x^0.125 (50 points)');
legend show;

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