This function reorients the quaternions in a QTS for representing attitude with respect to the orientation of the sensor at the first time point.
Usage
reorient(x, disable_normalization = FALSE)
# S3 method for qts
reorient(x, disable_normalization = FALSE)
# S3 method for qts_sample
reorient(x, disable_normalization = FALSE)Arguments
- x
An object of class qts or qts_sample.
- disable_normalization
A boolean specifying whether quaternion normalization should be disabled. Defaults to
FALSE.
Value
An object of the same class as the input argument x in which
quaternions measure attitude with respect to the orientation of the sensor
at the first time point.
Examples
reorient(vespa64$igp[[1]])
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99998 -0.00519 -0.00222 -0.00040
#> 3 2 0.99993 -0.01048 -0.00527 -0.00097
#> 4 3 0.99983 -0.01582 -0.00895 -0.00190
#> 5 4 0.99971 -0.02029 -0.01248 -0.00307
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#> 7 6 0.99943 -0.02693 -0.01927 -0.00599
#> 8 7 0.99929 -0.02904 -0.02258 -0.00777
#> 9 8 0.99914 -0.03067 -0.02604 -0.00979
#> 10 9 0.99897 -0.03209 -0.02980 -0.01201
#> # ℹ 91 more rows
reorient(vespa64$igp)
#> [[1]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99998 -0.00519 -0.00222 -0.00040
#> 3 2 0.99993 -0.01048 -0.00527 -0.00097
#> 4 3 0.99983 -0.01582 -0.00895 -0.00190
#> 5 4 0.99971 -0.02029 -0.01248 -0.00307
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#> 7 6 0.99943 -0.02693 -0.01927 -0.00599
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#> 10 9 0.99897 -0.03209 -0.02980 -0.01201
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[2]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> 8 7 0.99914 -0.03440 -0.02296 -0.00404
#> 9 8 0.99896 -0.03658 -0.02667 -0.00584
#> 10 9 0.99877 -0.03826 -0.03062 -0.00789
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[3]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99998 -0.00564 0.00059 -0.00011
#> 3 2 0.99993 -0.01218 0.00035 0.00061
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#> 5 4 0.99964 -0.02664 -0.00187 0.00273
#> 6 5 0.99945 -0.03276 -0.00353 0.00379
#> 7 6 0.99925 -0.03799 -0.00553 0.00484
#> 8 7 0.99906 -0.04220 -0.00794 0.00589
#> 9 8 0.99888 -0.04556 -0.01082 0.00691
#> 10 9 0.99870 -0.04827 -0.01423 0.00791
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[4]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99998 -0.00579 0.00081 0.00039
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#> 5 4 0.99967 -0.02540 -0.00149 0.00325
#> 6 5 0.99949 -0.03134 -0.00312 0.00434
#> 7 6 0.99931 -0.03631 -0.00509 0.00540
#> 8 7 0.99915 -0.04014 -0.00740 0.00638
#> 9 8 0.99900 -0.04303 -0.01016 0.00736
#> 10 9 0.99885 -0.04513 -0.01360 0.00832
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[5]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99999 -0.00494 -0.00206 -0.00098
#> 3 2 0.99994 -0.00970 -0.00458 -0.00141
#> 4 3 0.99987 -0.01431 -0.00776 -0.00193
#> 5 4 0.99976 -0.01858 -0.01124 -0.00277
#> 6 5 0.99963 -0.02249 -0.01487 -0.00396
#> 7 6 0.99948 -0.02589 -0.01852 -0.00548
#> 8 7 0.99932 -0.02853 -0.02203 -0.00729
#> 9 8 0.99917 -0.03045 -0.02553 -0.00936
#> 10 9 0.99900 -0.03193 -0.02921 -0.01161
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[6]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> 6 5 0.99955 -0.02749 -0.01218 -0.00226
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#> 8 7 0.99921 -0.03463 -0.01907 -0.00460
#> 9 8 0.99906 -0.03657 -0.02239 -0.00637
#> 10 9 0.99890 -0.03799 -0.02599 -0.00851
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[7]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99999 -0.00372 0.00203 -0.00002
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#> 5 4 0.99988 -0.01367 0.00751 0.00249
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#> 8 7 0.99967 -0.02298 0.00863 0.00794
#> 9 8 0.99960 -0.02526 0.00754 0.00998
#> 10 9 0.99954 -0.02726 0.00590 0.01201
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[8]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> 5 4 0.99985 -0.01298 0.00653 0.00903
#> 6 5 0.99978 -0.01628 0.00655 0.01134
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#> 9 8 0.99958 -0.02304 0.00073 0.01778
#> 10 9 0.99950 -0.02438 -0.00290 0.01985
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[9]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99998 -0.00660 -0.00025 0.00077
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#> 6 5 0.99921 -0.03769 -0.01225 -0.00035
#> 7 6 0.99894 -0.04298 -0.01634 -0.00221
#> 8 7 0.99871 -0.04634 -0.02008 -0.00479
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[10]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> 8 7 0.99868 -0.04778 -0.01819 -0.00438
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[11]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> 5 4 0.99965 -0.02633 0.00362 0.00003
#> 6 5 0.99954 -0.03022 0.00138 -0.00020
#> 7 6 0.99944 -0.03325 -0.00234 -0.00069
#> 8 7 0.99932 -0.03613 -0.00726 -0.00137
#> 9 8 0.99916 -0.03883 -0.01276 -0.00231
#> 10 9 0.99898 -0.04125 -0.01816 -0.00357
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[12]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
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#> 5 4 0.99961 -0.02750 0.00512 0.00144
#> 6 5 0.99946 -0.03270 0.00207 0.00213
#> 7 6 0.99930 -0.03729 -0.00237 0.00254
#> 8 7 0.99912 -0.04127 -0.00761 0.00259
#> 9 8 0.99893 -0.04432 -0.01296 0.00206
#> 10 9 0.99877 -0.04643 -0.01740 0.00089
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[13]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[14]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[15]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
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#> 9 8 0.99944 -0.01717 -0.02841 -0.00403
#> 10 9 0.99934 -0.01723 -0.03136 -0.00612
#> # ℹ 91 more rows
#>
#> [[16]]
#> # A tibble: 101 × 5
#> time w x y z
#> <int> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!> <dec:.5!>
#> 1 0 1.00000 0.00000 0.00000 0.00000
#> 2 1 0.99998 -0.00546 -0.00077 0.00127
#> 3 2 0.99994 -0.01018 -0.00290 0.00243
#> 4 3 0.99987 -0.01431 -0.00599 0.00319
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