三维旋转矩阵的计算

在三维空间中,旋转变换是最基本的变换类型之一,有多种描述方式,如Euler角、旋转矩阵、旋转轴/旋转角度、四元数等。本文将介绍各种描述方式以及它们之间的转换。

 

1. 旋转矩阵

用一个3阶正交矩阵来表示旋转变换,是一种最常用的表示方法。容易证明,3阶正交阵的自由度为3。注意,它的行列式必须等于1,当等于-1的时候相当于还做了一个镜像变换。

 

2. Euler角

根据Euler定理,在三维空间中,任意一种旋转变换都可以归结为若干个沿着坐标轴旋转的组合,组合的个数不超过三个并且两个相邻的旋转必须沿着不同的坐标轴。因此,可以用三个沿着坐标轴旋转的角度来表示一个变换,称为Euler角。旋转变换是不可交换的,根据旋转顺序的不同,有12种表示方式,分别为:XYZ、XZY、XYX、XZX、YXZ、YZX、YXY、YZY、ZXY、ZYX、ZXZ、ZYZ,可以自由选择其中的一种。对于同一个变换,旋转顺序不同,Euler角也不同,在指定Euler角时应当首先约定旋转顺序。

2.1 Euler角 转化为 旋转矩阵

不妨设先绕Z轴旋转γ,再绕Y轴旋转β,最后绕X轴旋转α,即旋转顺序为XYZ,旋转矩阵

 

3. 旋转轴/旋转角度

用旋转轴的方向向量n和旋转角度θ来表示一个旋转,其中

θ>0表示逆时针旋转。

3.1 旋转轴/旋转角度 转化为 旋转矩阵

设v是任意一个向量,定义

如下图所示

这样,我们建立了一个直角坐标系

设u为v绕轴旋转后得到的向量,则有


R即为旋转矩阵。进一步可表示为


4. 单位四元数(Unit quaternions)

四元数由Hamilton于1843年提出,实际上是在四维向量集合上定义了通常的向量加法和新的乘法运算,从而形成了一个环。



q称为单位四元数,如果||q||=1。一个单位四元数可以表示三维旋转。用单位四元数表示旋转可以保持一个光滑移动的相机的轨迹,适合动画生成。

4.1 旋转轴/旋转角度 转化为 单位四元数

根据旋转轴n和旋转角度θ,得到单位四元数q

4.2 单位四元数 转化为 旋转轴/旋转角度

4.3 单位四元数 转化为 旋转矩阵


 4.4 四元数的性质

定义四元数的逆、乘法和除法,如下所示


根据该性质,我们可以对两个旋转变换q1和q2作线性插值,这相当于在四维空间中的超球面上对点q1和q2作球面线性插值。


也可以按下面的方法计算

### 计算三维旋转矩阵 三维旋转矩阵是一种用于描述物体在三维空间中的方向变化的工具。它通常是一个 \(3 \times 3\) 的正交矩阵,满足行列式的值为1。以下是关于其公式的理论基础以及其实现方法。 #### 数学定义 一个标准的三维旋转矩阵可以表示为: \[ R = \begin{bmatrix} r_{11} & r_{12} & r_{13} \\ r_{21} & r_{22} & r_{23} \\ r_{31} & r_{32} & r_{33} \end{bmatrix}, \] 其中每一列代表旋转后的坐标轴单位向量[^4]。为了构建这样的矩阵,常用的方法包括欧拉角法、四元数转换法和罗德里格斯公式法。 #### 使用欧拉角计算 通过三个连续的角度绕不同轴旋转来得到最终姿态。假设依次按Z-X'-Y''顺序分别转α度、β度、γ度,则总变换可由下面乘积给出: \[ R_z(\alpha) R_x(\beta) R_y(\gamma), \] 这里, \[ R_z(\alpha)= \begin{bmatrix} cos(\alpha)&-sin(\alpha)&0\\ sin(\alpha)& cos(\alpha)&0\\ 0&0&1 \end{bmatrix}; R_x(\beta)= \begin{bmatrix} 1&0&0\\ 0&cos(\beta)&-sin(\beta)\\ 0&sin(\beta)& cos(\beta) \end{bmatrix}; R_y(\gamma)= \begin{bmatrix} cos(\gamma)&0& sin(\gamma)\\ 0&1&0\\ -sin(\gamma)&0& cos(\gamma) \end{bmatrix}. \][^5] #### 利用Rodrigues' Rotation Formula (罗德里格斯公式) 如果已知旋转轴\(k=[k_x,k_y,k_z]^T\) 和角度θ,那么对应的旋转矩阵可通过下述方式获得: \[ R=I+sin(\theta)[K]+(1-cos(\theta))[K]^2, \] 这里的\[K]\ 是反对称形式的交叉乘积矩阵: \[ [K]= \begin{bmatrix} 0&-k_z& k_y\\ k_z&0&-k_x\\ -k_y&k_x&0 \end{bmatrix}. \][^6] #### Python 实现例子 下面是基于上述原理的一个简单Python实现案例: ```python import numpy as np def rodrigues_rotation(axis, theta): """ Compute the rotation matrix using Rodrigues' formula. Parameters: axis : array_like A unit vector representing the axis of rotation. theta : float Angle of counterclockwise rotation about the defined axis in radians. Returns: ndarray shape=(3,3), dtype=float The resulting rotation matrix. """ k = np.array(axis).astype(float) I = np.identity(3) K = np.array([ [0, -k[2], k[1]], [k[2], 0, -k[0]], [-k[1], k[0], 0]]) R = I + np.sin(theta)*K + (1-np.cos(theta))*(np.dot(K,K)) return R axis_of_rot = [0., 0., 1.] # Example: Rotate around Z-axis angle_rad = np.pi / 2 # Pi/2 radian or 90 degrees rotation_matrix = rodrigues_rotation(axis_of_rot, angle_rad) print(rotation_matrix) ```
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