旋转变换矩阵求逆

博客探讨了旋转变换矩阵的逆求解,指出绕各坐标轴旋转的矩阵逆矩阵等于其转置。文章以绕z轴旋转为例,并展示了如何对x, y轴进行类似变换,强调了旋转顺序和反角度的重要性。" 134968168,7337247,自动驾驶:伦理与道德的挑战,"['自动驾驶', '人工智能', '数据安全', '路径规划', '决策系统']

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旋转变换矩阵求逆

背景

坐标系之间相互转换涉及到变换矩阵的求逆,求逆是一个野蛮的过程,世界坐标系到观察

坐标系之间的坐标转换,实际上就是坐标系的平移加旋转,而旋转与平移变换都要以简单

得到其逆变换,从而绕过了对矩阵求逆的过程。下面求旋转变换的逆变换。

绕各坐标轴旋转的矩阵的逆等于其的转置

以绕z旋转为例

x=ρcos(α+θ)=ρ(cosαcosθsinαsinθ)=xcosθysinθ

y=ρsin(α+θ)=ρ(cosαsinθ+sinαcosθ)=xsinθ+ycosθ

z=z

xyz=cosθsinθ0sinθcosθ
在三维几何变换中,旋转和平移是非常常见的操作。我们通常会用齐次坐标来表示旋转变换和平移变换的组合,形成一个4x4的变换矩阵(也称为刚体变换矩阵)。现在我们需要了解如何对这样的旋转平移矩阵进行操作。 --- ### 1. **旋转平移矩阵的形式** 一般的旋转平移矩阵可以写成如下形式: \[ T = \begin{bmatrix} R & t \\ 0^T & 1 \end{bmatrix}, \] 其中: - \( R \) 是一个3×3的正交矩阵,代表了物体的旋转部分; - \( t \) 是一个长度为3的列向量,表示了平移的部分; - 下面一行 [0, 0, 0, 1] 确保这是齐次坐标的正确形式。 这个矩阵的作用是对点 \( p=[x,y,z]^T \) 进行先旋转再平移的操作: \[ p_{new} = Rp + t. \] --- ### 2. **旋转平移矩阵的意义** 对于给定的一个旋转平移矩阵 \( T \),它的 \( T^{-1} \) 表示相反的变换:即将经过该变换后的点变回原来的位置。也就是说, \[ T^{-1}(Tp) = p, \] 即通过应用 \( T^{-1} \), 我们可以把已经进行了旋转和平移之后的空间恢复到原来的姿态和位置。 --- ### 3. **旋转平移矩阵的具体推导** 由于上面提到的标准形式,我们可以直接写出其逆矩阵的形式而不需要去做复杂的高斯消元等步骤: \[ T^{-1} = \begin{bmatrix} R^{T} & -R^{T}t\\ 0^T & 1 \end{bmatrix}. \] 这是因为旋转矩阵 \( R \) 是个特殊的正交矩阵 (Orthogonal Matrix),满足性质 \[ RR^{T}=I, \] 所以 \( R^{-1}=R^{T} \). 至于为什么平移部分变为 \(-R^{T}t\) ,可以从变换的本质上去理解:如果想撤销之前的平移效果就必须反方向移动相同的距离;同时因为要回到原参考系下的表述,还需要乘以前述的旋转转置矩阵调整回来的方向差异。 --- ### 4. **总结** 综上所述,在需要计算含有旋转和平移成分的整体变换矩阵的时候,只要记住上述简单结构即可快速得出结果而不必每次都做繁琐的常规矩阵过程。这种技巧不仅提高了运算效率而且减少了数值不稳定的风险。
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