欢迎关注更多精彩
关注我,学习常用算法与数据结构,一题多解,降维打击。
问题提出
如图所示,在空间中有一向量A,问点O绕A方向逆时针旋转角度α的矩阵如何表示。
问题分析
问题化规
直接去构造一个矩阵是比较困难的。
我们知道绕X,Y,Z三个方向的旋转矩阵是可以直接给出的。分别如下。
角度根据右手定则绕各轴逆时针旋转θ
绕 X 轴表示为: X ( θ ) = [ 1 0 0 0 c o s θ − s i n θ 0 s i n θ c o s θ ] 绕X轴表示为:X(\theta)=\begin{bmatrix}1&0&0\\0&cos\theta&-sin\theta\\0&sin\theta&cos\theta\end{bmatrix} 绕X轴表示为:X(θ)= 1000cosθsinθ0−sinθcosθ
绕 Y 轴表示为: Y ( θ ) = [ c o s θ 0 s i n θ 0 1 0 - s i n θ 0 c o s θ ] 绕Y轴表示为:Y(\theta)=\begin{bmatrix}cos\theta&0&sin\theta\\0&1&0\\-sin\theta&0&cos\theta\end{bmatrix} 绕Y轴表示为:Y(θ)= cosθ0-sinθ010sinθ0cosθ
绕 Z 轴表示为: Z ( θ ) = [ c o s θ − s i n θ 0 s i n θ c o s θ 0 0 0 1 ] 绕Z轴表示为:Z(\theta)=\begin{bmatrix}cos\theta&-sin\theta&0\\sin\theta&cos\theta&0\\0&0&1\end{bmatrix} 绕Z轴表示为:Z(θ)= cosθsinθ0−sinθcosθ0001
一个直观的想法就是先把向量A转到与X轴相同的方向。
也就是沿着A与X叉乘方向旋转β,如图所示。
图中向量M分别与向量A,向量X垂直,可知向量M处于平面YOZ中。
设上述旋转为RM
那么O点最终结果可以表示如下
O ′ = R M − 1 ⋅ X ( α ) ⋅ R M ⋅ O O'=RM^{-1}\cdot X(\alpha) \cdot RM\cdot O O′=RM−1⋅X(α)⋅RM⋅O
由于向量M并不与X,Y,Z轴中任意一轴平行,所以还是不好直接给出RM表达式。
但是向量M处于平面YOZ,可以行将向量M旋转到与Y轴平行,再按照上述同理操作。设旋转到Y轴矩阵为RY。
R M = R Y − 1 ⋅ Y ( − β ) ⋅ R Y RM=RY^{-1}\cdot Y(-\beta)\cdot RY RM=RY−1⋅Y(−β)⋅RY
= X ( − γ ) − 1 ⋅ Y ( − β ) ⋅ X ( − γ ) =X(- \gamma)^{-1}\cdot Y(-\beta)\cdot X(- \gamma) =X(−γ)−1⋅Y(−β)⋅X(−γ)
致此,所有旋转都转化成和X轴,Y轴相关的旋转。
求解过程
RY计算。
RY的作用是把M转到与Y轴相同位置。
M可以由A与X叉乘得到
设 M = ( 0 , M y , M z ) , 由于 M 处于 Y O Z 平面,可知 M x = 0 设M=(0, My, Mz), 由于M处于YOZ平面,可知Mx=0 设M=(0,My,Mz),由于M处于YOZ平面,可知Mx=0
由上图可以知
R Y = X ( − γ ) = X ( γ ) T RY=X(-\gamma)=X(\gamma)^T RY=X(−γ)=X(γ)T
= [ 1 0 0 0 c o s γ − s i n γ 0 s i n γ c o s γ ] T =\begin{bmatrix}1&0&0\\0&cos\gamma&-sin\gamma\\0&sin\gamma&cos\gamma\end{bmatrix}^T = 1000cosγsinγ0−sinγcosγ T
= [ 1 0 0 0 c o s γ s i n γ 0 - s i n γ c o s γ ] =\begin{bmatrix}1&0&0\\0&cos\gamma&sin\gamma\\0&-sin\gamma&cos\gamma\end{bmatrix} = 1000cosγ-sinγ0sinγcosγ
= [ 1 0 0 0 M y M z 0 - M z M y ] =\begin{bmatrix}1&0&0\\0&My&Mz\\0&-Mz&My\end{bmatrix} = 1000My-Mz0MzMy
R Y − 1 = R Y T RY^{-1}=RY^T RY−1=RYT
有了RY后,可以先将A乘上RY。这样A就会被旋转到平面ZOX上来。
A ′ = R Y ⋅ A = ( A x ′ , 0 , A z ′ ) A' = RY\cdot A = (Ax',0, Az') A′=RY⋅A=(Ax′,0,Az′)
同理,
R X = Y ( − β ) = Y ( β ) T RX=Y(-\beta) = Y(\beta)^T RX=Y(−β)=Y(β)T
= [ c o s β 0 − s i n β 0 1 0 s i n β 0 c o s β ] = \begin{bmatrix}cos\beta&0&-sin\beta\\0&1&0\\sin\beta&0&cos\beta\end{bmatrix} = cosβ0sinβ010−sinβ0cosβ
= [ A x ′ 0 A z ′ 0 1 0 - A z ′ 0 A x ′ ] = \begin{bmatrix}Ax'&0&Az'\\0&1&0\\-Az'&0&Ax'\end{bmatrix} = Ax′0-Az′010Az′0Ax′
旋转后的P’
P ′ = R Y − 1 ⋅ R X − 1 ⋅ X ( α ) ⋅ R X ⋅ R Y ⋅ P P'=RY^{-1}\cdot RX^{-1}\cdot X(\alpha)\cdot RX\cdot RY\cdot P P′=RY−1⋅RX−1⋅X(α)⋅RX⋅RY⋅P
代码实现
- 代码链接点击前往
- 代码链接点击前往
- 代码链接点击前往
namespace acamcad {
const double pi = acos(-1);
using Point = Eigen::Vector3d;
class RigidRTMatrix {
private:
Eigen::Matrix3d mat;
Eigen::Vector3d trans;
public:
RigidRTMatrix(Point start, Point end, double theta) {
cout << "generate RigidRTMatrix 2" << endl;
Eigen::Vector3d v = end - start;
cout << "v:" << v << endl;
cout << "angle:" << theta << endl;
assert(!v.isZero());
// Point::Zero();
v.normalize();
Eigen::Vector3d X(1,0,0);
Eigen::Vector3d m = v.cross(X);
// todo m=0时特殊处理
if (m.isZero()) {
if (v.dot(X) > 0) m = { 0,1,0 }; // 直接等于Y轴
else m = { 0,-1,0 }; // 等于Y轴的反轴
}
auto RY = GetRY(m);
// 将v 旋转至ZOX 平面。
auto vZOX = RY * v;
auto RX = GetRX(vZOX);
auto Xrotate = GetXRotate(theta);
mat = RY.transpose() * RX.transpose() * Xrotate * RX * RY;
cout << "mat create :" << mat << endl;
}
RigidRTMatrix() {
}
// 给定YOX平面上的单位M向量,将其旋转到Y轴上。
Eigen::Matrix3d GetRY(Eigen::Vector3d m) {
assert(!m.isZero());
m.normalize();
Eigen::Matrix3d RY;
RY.setIdentity();
RY(1, 1) = m.y();
RY(1, 2) = m.z();
RY(2, 1) = -m.z();
RY(2, 2) = m.y();
return RY;
}
// 给定ZOX平面上的单位M向量,将其旋转到X轴上。
Eigen::Matrix3d GetRX(Eigen::Vector3d m) {
assert(!m.isZero());
m.normalize();
Eigen::Matrix3d RX;
RX.setIdentity();
RX(0, 0) = m.x();
RX(0, 2) = m.z();
RX(2, 0) = -m.z();
RX(2, 2) = m.x();
return RX;
}
// 给定ZOX平面上的单位M向量,将其旋转到X轴上。
Eigen::Matrix3d GetXRotate(double theta) {
double rad = theta / 180 * pi;
Eigen::Matrix3d X;
X.setIdentity();
X(1, 1) = cos(rad);
X(1, 2) = -sin(rad);
X(2, 1) = sin(rad);
X(2, 2) = cos(rad);
return X;
}
double angleMod(double theta) {
while (theta < -180)theta += 360;
while (theta > 180)theta -= 360;
return theta;
}
Point Trans(Point &a) {
return mat * a;
}
friend static RigidRTMatrix operator*(RigidRTMatrix& a, RigidRTMatrix& b) {
RigidRTMatrix multi;
multi.mat = a.mat * b.mat;
return multi;
}
};
}
数据测试
测试代码链接点击前往
测试代码链接点击前往
测试代码链接点击前往
效果展示
往外的三条线分别是X,Y,Z中间那么是向量(1,1,1),红点是(0.5,0,0.5)
绿点是红点沿(1,1,1)逆时针转90度结果。
本人码农,希望通过自己的分享,让大家更容易学懂计算机知识。
欢迎添加我的公众号,进群交流。