如下所示：

import numpy as np
from autolab_core import RigidTransform

# 寫上用四元數表示的orientation和xyz表示的position
orientation = {'y': -0.6971278819736084,'x': -0.716556549511624,'z': -0.010016582945017661,'w': 0.02142651612120239}
position = {'y': -0.26022684372145516,'x': 0.6453529828252734,'z': 1.179122068068349}

rotation_quaternion = np.asarray([orientation['w'],orientation['x'],orientation['y'],orientation['z']])
translation = np.asarray([position['x'],position['y'],position['z']])
# 這裡用的是UC Berkeley的autolab_core，比較方便吧，當然可以自己寫一個fuction來計算，計算公式在https://www.cnblogs.com/flyinggod/p/8144100.html
T_qua2rota = RigidTransform(rotation_quaternion,translation)

print(T_qua2rota)
 
# 以下是列印的結果
Tra: [ 0.64535298 -0.26022684 1.17912207]
   Rot: [[ 0.02782477 0.99949234 -0.01551915]
   [ 0.99863386 -0.02710724 0.0446723 ]
   [ 0.04422894 -0.01674094 -0.99888114]]
   Qtn: [-0.02142652 0.71655655 0.69712788 0.01001658]
   from unassigned to world

自己寫的話

def quaternion_to_rotation_matrix(quat):
  q = quat.copy()
  n = np.dot(q,q)
  if n < np.finfo(q.dtype).eps:
    return np.identity(4)
  q = q * np.sqrt(2.0 / n)
  q = np.outer(q,q)
  rot_matrix = np.array(
    [[1.0 - q[2,2] - q[3,3],q[1,2] + q[3,0],3] - q[2,0.0],[q[1,1.0 - q[1,1] - q[3,q[2,3] + q[1,3] + q[2,3] - q[1,1] - q[2,2],[0.0,0.0,1.0]],dtype=q.dtype)
  return rot_matrix

描述有兩種方式，即XYZABC和XYZ+quaternion：

https://doc.rc-visard.com/latest/de/pose_formats.html?highlight=format

以上這篇python將四元數變換為旋轉矩陣的例項就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。