データ処理と可視化

座標変換系の変換、軌跡の生成、点群の可視化、および変換

異なる座標系間での変換、ウェイポイントからの軌跡の生成、または点群や UAV の姿勢などのデータの可視化を行うユーティリティ関数として、データ処理関数および可視化関数を使用します。

関数

`eul2quat`	オイラー角の四元数への変換
`eul2rotm`	オイラー角の回転行列への変換
`eul2tform`	Convert Euler angles to homogeneous transformation

`se2`	SE(2) homogeneous transformation (R2022b 以降)
`se3`	SE(3) homogeneous transformation (R2022b 以降)
`tform2axang`	同次変換の軸角度の回転への変換
`tform2eul`	同次変換からオイラー角を抽出
`tform2quat`	同次変換から四元数を抽出
`tform2rotm`	Extract rotation matrix from homogeneous transformation
`tform2trvec`	同次変換から並進ベクトルを抽出

`enu2lla`	Transform local east-north-up coordinates to geodetic coordinates (R2020b 以降)
`lla2enu`	Transform geodetic coordinates to local east-north-up coordinates (R2020b 以降)
`lla2ned`	測地座標をローカルの北-東-下座標に変換 (R2020b 以降)
`ned2lla`	Transform local north-east-down coordinates to geodetic coordinates (R2020b 以降)

`so2`	SO(2) rotation (R2022b 以降)
`so3`	SO(3) rotation (R2022b 以降)
`rotm2axang`	回転行列を軸角度の回転に変換
`rotm2eul`	Convert rotation matrix to Euler angles
`rotm2quat`	回転行列の四元数への変換
`rotm2tform`	Convert rotation matrix to homogeneous transformation

`pointCloud`	3 次元点群を保存するためのオブジェクト (R2020b 以降)
`pcplayer`	Visualize streaming 3-D point cloud data (R2020b 以降)

plotTransforms 並進と回転から 3 次元変換をプロット

`waypointTrajectory`	Waypoint trajectory generator (R2020b 以降)
`lookupPose`	Obtain pose information for certain time (R2020b 以降)
`waypointInfo`	Get waypoint information table (R2020b 以降)
`perturb`	Apply perturbations to object (R2020b 以降)
`perturbations`	Perturbation defined on object (R2020b 以降)
`minjerkpolytraj`	Generate minimum jerk trajectory through waypoints (R2021b 以降)
`minsnappolytraj`	Generate minimum snap trajectory through waypoints (R2021b 以降)

Coordinate Transformation Conversion	指定した座標変換表現への変換
Minimum Jerk Polynomial Trajectory	Generate minimum jerk polynomial trajectories through multiple waypoints (R2022a 以降)
Minimum Snap Polynomial Trajectory	Generate minimum snap polynomial trajectories through multiple waypoints (R2022a 以降)

Choose a 3-D Coordinate System
Choose a coordinate transformation function based on your data.
Map and Classify Urban Environment Using UAV Camera and Deep Learning

Use a UAV with a camera to survey and develop an orthomosaic of an urban environment.
- ステップ 1: Survey Urban Environment Using UAV
- ステップ 2: Obtain Orthophotos from Central Perspective Images
- ステップ 3: Semantic Segmentation of Orthophotos
- ステップ 4: Create Orthomosaic from Orthophotos