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正交矩阵和旋转矩阵之间关系和性质总结

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进一步讨论之前,我们先说两点数学知识。这一点在下面的内容中非常重要。(2)旋转矩阵逆的几何意思:这个比较抽象,不过也好理解。旋转矩阵相当于把一个向量(空间)旋转成新的向量(空间),那么逆可以理解为由新的向量(空间)转回原来的向量(空间)。 接下来就是重点了,我们结合图4进行分析。上面已经说明了,旋转矩阵R就是由XB,YB,ZB三个向量组成的。我们来看看XB,YB,ZB究竟是什么?由于图中所有的向量均是单位向量,所以XB与XA点乘的结果可以看成XB在XA上的投影的模,也就是XB在空间A中x轴的分量!!图中中间的位置列出了XB向量中的三个分量分别为XB在XA上的投影的模、XB在YA上的投影的模和XB在ZA上的投影的模。这从几何角度很好理解。以此类推,可以得出的旋转矩阵R的表达形式。我们根据图4可以惊喜的发现,矩阵R的第一行就是XA在XB,YB,ZB上的投影的模,也就是XAT。


1楼2024-01-05 14:00回复
    这个发现有什么用呢?图5做出解释。根据上面公式可以推出A到B的旋转矩阵等于B到A的旋转矩阵的转置。根据我们上一段所说的A到B的旋转矩阵的逆就是等于B到A的旋转矩阵,因此很容易推出R-1等于RT!这满足正交矩阵的第二个条件,又一次证明了旋转矩阵就是正交阵。在平时的工作中,我也测试过所有的旋转矩阵的行列式的值都是为1的,所以旋转矩阵满足正交阵的一切性质,可以说是很完美的矩阵。 现在以三个欧拉角中的RotX为例(其余两个欧拉角以此类推),验证一下以上说的结论。


    2楼2024-01-05 14:00
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      首先结合图5的公式,计算出RotX的旋转矩阵Rrotx。 由于X轴是垂直于YoZ平面的,所以XA和YB,ZB的点乘结果为0,同时XB和YA,ZA的点乘结果也为0。


      3楼2024-01-05 14:00
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        由于XA,XB都是单位向量,所以XA和XB的点乘结果为1。 这样就完成旋转矩阵Rrotx,我们接下来验证一下。


        4楼2024-01-05 14:00
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          我们计算每一行每一列的模,都为1;并且任意两个列向量或者任意两个行向量都是正交的。所以满足上文列出的第一个性质。 我们计算Rrotx的行列式,很简单可以算出为1。这时我们计算一下该矩阵的逆和转置,这里我不写出来了是相等的。所以满足上文列出的第三个性质。


          5楼2024-01-05 14:00
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            第三个性质要牵扯到更多的数学知识,在这里就不验证了。 总结一下:旋转矩阵是一个完美的矩阵——正交矩阵。它的行列式为1,且每个列向量都是单位向量且相互正交,它的逆等于它的转置。


            6楼2024-01-05 14:00
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