
matlab
function compare_dcm(C1, C2, name1, name2)
% COMPARE_DCM 比较两个方向余弦矩阵的误差
% 输入:
% C1 - 第一个DCM矩阵 (3x3)
% C2 - 第二个DCM矩阵 (3x3)
% name1 - 第一个矩阵的名称 (字符串)
% name2 - 第二个矩阵的名称 (字符串)
R2D = 180 / pi;
% 计算相对旋转矩阵
C_delta = C1 * C2';
% 等效旋转角
[theta_deg, theta_rad] = dcm2angle_trace(C_delta);
% 欧拉角 (ZYX 321顺序),rotm2eul 返回 [psi, theta, phi] 的 1×3 行向量
eul = rotm2eul(C_delta, 'ZYX'); % 返回 1x3: [psi, theta, phi]
psi_deg = eul(1) * R2D; % 方位
theta_e = eul(2) * R2D; % 俯仰
phi_deg = eul(3) * R2D; % 滚转
fprintf('\n========== 矩阵误差分析: [%s] vs [%s] ==========\n', name1, name2);
fprintf('等效旋转角: %.6f 度 (%.8f rad)\n', theta_deg, theta_rad);
fprintf('方位角误差 ψ: %.6f 度\n', psi_deg);
fprintf('俯仰角误差 θ: %.6f 度\n', theta_e);
fprintf('滚转角误差 φ: %.6f 度\n', phi_deg);
fprintf('================================================\n');
end
python
import numpy as np
def rotation_matrix_angle_error(R1, R2):
"""
计算两个3x3旋转矩阵之间的姿态夹角误差
:param R1: 基准旋转矩阵 (3x3 numpy array)
:param R2: 待评估旋转矩阵 (3x3 numpy array)
:return: 误差角 (度), 误差角 (角秒)
"""
# 计算相对旋转矩阵
R_rel = R2 @ R1.T
# 计算矩阵迹
tr = np.trace(R_rel)
# 计算旋转角(弧度)
theta_rad = np.arccos((tr - 1) / 2)
# 转换为角度和角秒
theta_deg = np.rad2deg(theta_rad)
theta_arcsec = theta_deg * 3600
return theta_deg, theta_arcsec
# 基准矩阵
R_base = np.array([
[0.369570943258714, 0.929183591370813, -0.005855345436375],
[0.928725095037648, -0.369226681941889, 0.025702187590948],
[0.021718859664471, -0.014940172615175, -0.999411929307825]
])
# 计算误差
deg_A, arcsec_A = rotation_matrix_angle_error(R_base, R_A)
deg_B, arcsec_B = rotation_matrix_angle_error(R_base, R_B)
deg_C, arcsec_C = rotation_matrix_angle_error(R_base, R_C)
print(f"基准矩阵 vs 精测矩阵A: {deg_A:.3f}° ({arcsec_A:.1f}'')")
print(f"基准矩阵 vs 精测矩阵B: {deg_B:.3f}° ({arcsec_B:.1f}'')")
print(f"基准矩阵 vs 精测矩阵C: {deg_C:.3f}° ({arcsec_C:.1f}'')")