Pinocchio项目中四元数归一化容差宏定义变更分析
2025-07-02 03:51:03作者:宣利权Counsellor
背景介绍
Pinocchio是一个用于机器人动力学和运动学分析的开源C++库。在最近的一次代码更新中,开发团队移除了一个名为PINOCCHIO_DEFAULT_QUATERNION_NORM_TOLERANCE_VALUE的宏定义,这导致了一些依赖该宏的代码出现编译错误。
技术细节
四元数在机器人学中广泛用于表示三维旋转。由于数值计算的原因,四元数在经过一系列运算后可能会偏离单位长度(即归一化状态)。因此,Pinocchio库中需要定义一个容差阈值来判断四元数是否足够接近单位长度。
原宏定义PINOCCHIO_DEFAULT_QUATERNION_NORM_TOLERANCE_VALUE提供了一个默认的容差值。在039ec083这次提交中,开发团队移除了这个宏,转而直接使用Eigen库提供的Eigen::NumTraits<typename VectorLike::Scalar>::dummy_precision()来获取数值精度。
影响分析
这一变更属于API级别的破坏性变更,会导致以下情况:
- 直接使用该宏的用户代码将无法编译
- 需要用户修改代码以适应新的数值精度获取方式
- 可能影响四元数相关运算的精度判断逻辑
解决方案
经过内部讨论,Pinocchio开发团队决定重新将该宏引入公共API,以保持向后兼容性。同时,团队建议用户也可以考虑直接使用Eigen库提供的数值精度接口,这种方式更加灵活且类型安全。
最佳实践建议
对于Pinocchio库的用户,建议采取以下措施:
- 如果代码中直接使用了该宏,可以暂时不做修改,等待新版本发布
- 对于新开发的代码,可以考虑使用Eigen的
dummy_precision()方法,它能根据具体数值类型自动选择合适的精度 - 在需要精确控制四元数归一化容差的场景,可以定义自己的容差值
总结
这次变更反映了开源库在API设计上的权衡。Pinocchio团队在追求代码现代化的同时,也考虑到了用户代码的兼容性问题。对于机器人学开发者而言,理解四元数运算中的数值精度问题至关重要,合理设置容差阈值可以避免许多数值计算问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
暂无简介
Dart
644
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
203
219
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
282
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
249
317
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
631
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873