已知在目标平面上布置四个特征点，已知这四个点的三维空间分别为p1[0.8, -1, -0.2]; p2[0.8, 1, -0.2]; p3[0.8, 1, -2.2];p4[0.8, -1, -2.2]； 相机高度设定为1 ，相机内参矩阵为[512 200 0; 512 0 200; 1 0 0]，无人船在 (0,0,0)期望位姿下提前获得期望图像，因此图像深度为0.8 。 为了使单目相机在初始时刻能够拍摄到特征点，无人船的初始状态(x,y,psi,u,v,r)设定为 (-10,-10,1.5,0,0,0)。 身为一名研究视觉伺服领域的科研人员，根据上面的论文内容及实验，如何用matlab通过上面这四个点以及公式\[p_{i}^{o}=\frac{1}{x_{i}^{c}}{{t}_{c}}p_{i}^{c},p_{i}^{{{o}_{\text{r}}}}=\frac{1}{x_{i}^{{{c}_{\text{r}}}}}{{t}_{c}}p_{i}^{{{c}_{\text{r}}}}\] 和\[p_{i}^{\text{c}}={{r}^{\text{t}}}(\psi

以下是一个使用 MATLAB 来解决此问题的大致步骤，但这只是一个基本的框架，可能需要根据您的具体需求和数据进行调整和完善。 ```matlab % 定义四个点的坐标 p1 = [0.8, -1, -0.2]; p2 = [0.8, 1, -0.2]; p3 = [0.8, 1, -2.2]; p4 = [0.8, -1, -2.2]; % 相机内参矩阵 K = [512 200 0; 512 0 200; 1 0 0]; % 无人船的初始状态 initial_state = [-10, -10, 1.5, 0, 0, 0]; % 定义旋转矩阵 r psi = initial_state(3); r = [cos(psi) -sin(psi) 0; sin(psi) cos(psi) 0; 0 0 1]; % 实现公式计算 function p_o = calculate_p_o(p_c) x_c = p_c(1); t_c = 0.8; p_o = (1 / x_c) * t_c * p_c; end p1_o = calculate_p_o(p1); p2_o = calculate_p_o(p2); p3_o = calculate_p_o(p3); p4_o = calculate_p_o(p4); % 在此可以根据计算得到的结果进行后续的分析和处理 ``` [2024-11-07 19:53:10 | AI写代码神器 | 359点数解答]