四元数理解

本文深入解析了四元数的概念及其在3D图形学中的关键作用,详细介绍了四元数如何表示旋转,并通过实例展示了其与向量及四元数相乘的应用。同时,文章探讨了四元数的优点,如避免万向节死锁,以及使用难点。

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什么是四元数
•Quaternion 在3D图形学中代表旋转,由一个三维向量 (X/Y/Z)和一个标量(W)组成。
•旋转轴为V,旋转弧度为θ ,如果使用四元数表示,则四个分量为:
x=sin(θ /2)*V.x y=sin(θ /2)*V.y
z=sin(θ /2)*V.z w=cos(θ /2)
•X、Y、Z、W的取值范围是-1到1。
•API:Quaternion qt=this.transform.rotation;
基本运算
与向量相乘
•四元数左乘向量,表示将该向量按照四元数表示的角度旋转。
•例如:Vector3 point = new Vector3(0,0,10);
Vector3 newPoint= Quaternion.Euler(0,30,0) * point ;

与四元数相乘
•两个四元数相乘可以组合旋转效果。
•例如:Quaternionrotation01 = Quaternion.Euler(0, 30, 0) Quaternion.Euler(0, 20, 0);
Quaternion rotation02 = Quaternion.Euler(0, 50, 0);
–rotation01 与rotation02 相同
优点
避免万向节死锁
•this.transform.rotation=Quaternion.Euler(0, 1, 0);
–可使物体沿自身坐标Y轴旋转
•this.transform.Rotate(Vector3eulerAngles)
–内部就是使用四元数相乘实现
缺点
缺点
•难于使用,不建议单独修改某个数值。
•存在不合法的四元数。

### 四元数在三维空间旋转中的应用 四元数是一种用于描述三维空间中旋转的有效数学工具,其核心优势在于能够避免欧拉角所面临的万向节死锁问题[^1]。通过引入四个实数值 \( q_0, q_1, q_2, q_3 \),单位四元数可以被用来表示任意三维旋转。 #### 如何用四元数实现三维空间中的旋转 假设有一个单位四元数 \( q = (q_0, q_1, q_2, q_3) \),它满足条件 \( q_0^2 + q_1^2 + q_2^2 + q_3^2 = 1 \)。对于一个三维矢量 \( v = (v_x, v_y, v_z) \),可以通过将其扩展为纯虚四元数的形式 \( p = (0, v_x, v_y, v_z) \) 来参与四元数运算。具体而言,旋转后的矢量可通过以下公式获得: \[ p' = qpq^{-1} \] 其中,\( q^{-1} \) 表示四元数的逆,对于单位四元数来说,它的逆等于共轭形式 \( q^{-1} = (q_0, -q_1, -q_2, -q_3) \)。 #### 四元数与旋转矩阵的关系 给定一个单位四元数 \( q = (q_0, q_1, q_2, q_3) \),可以直接构造对应的旋转矩阵(列优先存储),如下所示: ```plaintext | 1 - 2(q_2^2 + q_3^2) 2(q_1q_2 - q_0q_3) 2(q_1q_3 + q_0q_2) | | 2(q_1q_2 + q_0q_3) 1 - 2(q_1^2 + q_3^2) 2(q_2q_3 - q_0q_1) | | 2(q_1q_3 - q_0q_2) 2(q_2q_3 + q_0q_1) 1 - 2(q_1^2 + q_2^2)| ``` 这一关系表明,四元数可以用更少的数据维度(仅需4个参数)来表达相同的旋转效果,相较于传统旋转矩阵所需的9个参数更为高效[^2]。 #### 四元数插值原理 为了平滑地在两个不同姿态之间过渡,通常会采用球面线性插值(Spherical Linear Interpolation, Slerp)。设初始姿态由四元数 \( q_1 \) 描述,目标姿态由四元数 \( q_2 \) 描述,则中间状态的姿态可按时间比例 \( t \in [0, 1] \) 计算得到: \[ q(t) = \frac{\sin((1-t)\theta)}{\sin(\theta)}q_1 + \frac{\sin(t\theta)}{\sin(\theta)}q_2 \] 这里,\( \cos(\theta) = q_1 \cdot q_2 \) 是两个四元数之间的夹角余弦值[^3]。 --- ### 示例代码:基于 Python 的四元数旋转实现 以下是使用 Python 实现的一个简单例子,展示如何利用四元数完成三维空间中的旋转操作。 ```python import numpy as np def quaternion_to_matrix(q): """ 将四元数转换为旋转矩阵 """ qw, qx, qy, qz = q return np.array([ [1 - 2*qy**2 - 2*qz**2, 2*qx*qy - 2*qw*qz, 2*qx*qz + 2*qw*qy], [2*qx*qy + 2*qw*qz, 1 - 2*qx**2 - 2*qz**2, 2*qy*qz - 2*qw*qx], [2*qx*qz - 2*qw*qy, 2*qy*qz + 2*qw*qx, 1 - 2*qx**2 - 2*qy**2] ]) # 定义一个单位四元数 quaternion = np.array([np.cos(np.pi/4), 0, 0, np.sin(np.pi/4)]) # 转换为旋转矩阵 rotation_matrix = quaternion_to_matrix(quaternion) print("Rotation Matrix:\n", rotation_matrix) ``` ---
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