空间两条直线的最短距离及最近点计算

本文介绍如何计算空间中两条直线间的最短距离。包括通过端点坐标及直线的方向向量进行计算的方法。

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直线的信息可以以两个端点的形式给出,也可以以一个直线上的点和直线的方向向量给出。本文中假设这两条直线不共线,即这两条直线既不重合也不相交。

1.如果这两条直线是以两个端点的形式给出,那么假设直线l0的两端点为:P0、P1;直线l1的两端点为Q0、Q1,;求两直线的最短距离?

直线l0我们可以用方程表示为:

        (1)

直线段l1我们也可以用方程表示为:

            (2)

式中,P、Q分别表示两直线段上的点。

那么点P和点Q的距离为:

(3)

我们将(3)式等式两边平方得到:

               (4)

那么求解这两条空间直线段的最短距离就变成了一个求解最小二乘法的最小值问题了,即求解方程:

      (5)

那么这个方程怎么求解呢?下面我们来求解(5)式:由式(1)和式(2)我们有:

(6)

将(6)式带入(5)式有:

            (7)

那么就变为求解超静定方程:     (8)

我们将(8)式变形得到求解超静定方程:

           (9)

令A=(P0-P1,Q0-Q1),x=(a,-n)T,b=Q1-P1;则式(9)变为:

                 (10)

两边同时乘以矩阵A的装置得到:

                (11)

则x可以求解得到:

            (12)

求解得到a和n之后带入式(6)就可以求解得到点P和点Q了,然后代入式(3)就可以求解得到最小距离了。

2.如果这两条直线是以直线上的点和该直线的方向向量给出,那么假设直线l0上有一点P0,它的方向向量为n;直线l1上有一点Q0,它的方向向量为m;那么直线l0上的点可以表示为:

(13)

直线l1上的点可以表示为:

 (14)

点P和点Q的距离为:

 (15)

将式(13)和式(14)带入式(15)得到:

(16)

两边平方得到:

(17)

那么求解两条直线的最短距离,就变为了求解式(17)的最小二乘方程组,即:

   (18)

变形得到:

 (19)

同理,令A=(n,m),x=(a,-b)T,b=Q0-P0,则(19)式变为:

(20)

同理求得x为:

    (21)

求得a,b之后带入式(13)和式(14)就可以求得点P和点Q,根据式(15)就可以求得最短距离了。

### 三维空间内两直线最短距离计算 #### 距离公式推导 设两条直线 \( l_1 \) 和 \( l_2 \) 的参数方程分别为: \[ l_1 : P(t) = A + t\vec{d}_1 \] \[ l_2 : Q(s) = B + s\vec{d}_2 \] 其中,\( A, B \) 是直线上任意一点,\( \vec{d}_1, \vec{d}_2 \) 是对应的方向向量。 为了求解这两条直线之间的最短距离,可以利用向量叉积和点积的关系。具体来说,最短距离可以通过以下公式计算: \[ d = \frac{|(\vec{AB}) \cdot (\vec{d}_1 \times \vec{d}_2)|}{|\vec{d}_1 \times \vec{d}_2|} \tag{1} \label{eq:distance_formula} \] 这里, - \( \vec{AB} = B - A \) - \( \vec{d}_1 \times \vec{d}_2 \) 表示两个方向向量的叉积 - 如果分母为零,则说明两条直线共面且平行,此时需单独处理[^4]。 #### 实现代码 以下是基于上述公式的 Python 实现: ```python import numpy as np def shortest_distance_between_lines(A, B, d1, d2): """ 计算三维空间两条直线之间的最短距离。 参数: A (np.array): 直线l1上的点 B (np.array): 直线l2上的点 d1 (np.array): 直线l1的方向向量 d2 (np.array): 直线l2的方向向量 返回: float: 最短距离 """ AB = B - A cross_product = np.cross(d1, d2) numerator = abs(np.dot(AB, cross_product)) denominator = np.linalg.norm(cross_product) if denominator == 0: raise ValueError("两条直线可能平行或重合") distance = numerator / denominator return distance # 示例数据 A = np.array([1, 0, 0]) # 直线l1上的点 B = np.array([0, 1, 0]) # 直线l2上的点 d1 = np.array([1, 0, 0]) # 直线l1的方向向量 d2 = np.array([0, 1, 0]) # 直线l2的方向向量 result = shortest_distance_between_lines(A, B, d1, d2) print(f"最短距离: {result}") ``` 此代码实现了公式中的每一步操作,并能有效应对大多数情况下的输入。 #### 特殊情况分析 当两条直线平行时,它们之间的最短距离实际上是任一直线上的某一点到另一条直线的距离。这种情况下,可以直接使用点到直线的距离公式进行计算[^2]。 ---
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