旋转的矩阵与四元数的转换算法

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opencv旋转矩阵转四元素

opencv旋转矩阵转四元素

opencv旋转矩阵转四元素OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,其中包含了一些用于图像处理和计算机视觉的函数和算法。

在OpenCV中,旋转矩阵是一个常用的概念,用于描述图像或物体的旋转操作。

与旋转矩阵相关的还有四元数,它是一种用于表示旋转的数学工具。

本文将介绍如何使用OpenCV将旋转矩阵转换为四元数,并详细讨论了它们之间的关系和应用。

在计算机视觉中,旋转矩阵用于描述二维或三维空间中的旋转操作。

它是一个二维或三维的方阵,其中的元素代表了坐标轴的旋转情况。

在OpenCV中,旋转矩阵可以通过旋转角度来构造,也可以通过旋转向量来构造。

旋转角度是一个标量,用于表示旋转的大小;旋转向量是一个三维向量,用于表示旋转的方向和角度。

而四元数是一种用于表示旋转的数学工具,它包含了四个实数元素:一个实部和三个虚部。

四元数可以通过旋转矩阵来构造,也可以通过旋转向量来构造。

与旋转矩阵不同,四元数是一种更高级的表示方式,它可以更简洁地表示旋转,并且在某些应用中具有更好的性能。

在OpenCV中,可以使用函数cv2.Rodrigues()将旋转矩阵转换为旋转向量,然后使用函数cv2.Rodrigues()将旋转向量转换为旋转矩阵。

这两个函数是OpenCV中常用的旋转矩阵与旋转向量之间的转换函数。

这里需要注意的是,旋转矩阵和旋转向量之间的转换是一一对应的,即可以通过旋转矩阵唯一确定一个旋转向量,反之亦然。

而要将旋转矩阵转换为四元数,则需要使用到其他的函数。

在OpenCV中,可以使用函数cv2.RQDecomp3x3()将旋转矩阵分解为旋转向量和平移向量,然后使用函数cv2.Rodrigues()将旋转向量转换为旋转矩阵。

最后,可以使用函数cv2.Rodrigues()将旋转矩阵转换为四元数。

这样,就可以实现将旋转矩阵转换为四元数的操作。

旋转矩阵和四元数之间的转换在计算机视觉和图像处理中具有广泛的应用。

例如,在三维物体的姿态估计中,可以使用旋转矩阵来描述物体的旋转,然后将旋转矩阵转换为四元数,以便在后续的计算中更方便地表示和处理旋转。

旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数的关系

旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数的关系

旋转矩阵、旋转向量、欧拉⾓、四元数的关系向量的矩阵形式有两个向量:→a =(a 1,a 2,a 3)→b =(b 1,b 2,b 3)叉乘的结果表⽰⼀个向量,这个向量向量垂直于a,b 向量构成的平⾯。

→a ×→b =‖e 1e 2e 3a 1a 2a 3b 1b 2b 3‖=a 2b 3−a 3b 2a 3b 1−a 1b 3a 1b 2−a 2b 1=0−a 3a 2a 30−a 1−a 2a 10b 1b 2b 3=a ∧b将向量a 对应的矩阵表⽰出来,为⼀个反对称矩阵,每⼀个向量都对应着⼀个反对称矩阵。

这就引出向量的矩阵形式。

a ∧=0−a 3a 2a 30−a 1−a 2a 1坐标变换的易混点在齐次变换中p 1=T 12·p 2p 2=T 23·p 3T 12表⽰,把坐标系{2}的向量变换到坐标系{1}中,T 23同理,如果把坐标系{3}下的向量变换到坐标系{1}中为:p 1=T 12·T 23·p 3旋转向量和欧拉⾓: SO(3)的旋转矩阵有9个量,但是只有3个⾃由度,同理SE(3)有16个量,但是也只有6个⾃由度。

在实际的旋转中,任意的旋转都可⽤⼀个旋转轴和⼀个旋转⾓来表⽰,我们使⽤⼀个向量,⽅向与旋转轴⼀致,长度等于旋转⾓,这样只需要⼀个三维向量即可描述旋转。

对于SE(3),⽤⼀个旋转向量和⼀个平移向量即可表达,恰好⾃由度为6.如果⽤旋转向量来描述R :旋转轴为⼀个单位长度的向量n,⾓度为θ,那么θn 可以表⽰这个旋转。

旋转矩阵R 和旋转向量θn 的转换过程为罗德⾥格斯变换:R =cos θI +(1−cos θ)nn T +sin θn ∧此处末尾的n ∧ 如上⾯所⽰,代表矩阵表⽰的向量。

那么反过来通过旋转矩阵获取转⾓ θ;θ=arccostr (R )−12tr(R)为矩阵R 的迹。

对于转轴n,Rn=n;表⽰为转轴绕⾃⾝转动不⽣改变,从数学来说n 是矩阵R 特征值为1时对应的特征向量。

四元数学习之四元数和矩阵的转换

四元数学习之四元数和矩阵的转换

四元数学习之四元数和矩阵的转换四元数学习之四元数和矩阵的转换四元数是⼀种可以替代矩阵和欧拉⾓的数学⼯具。

他最初是由William Rowan Hamilton发现的(参考维基百科),它的最⼤的特点是不满⾜交换率。

也谈⼀下⾃⼰对这⼀点的体会。

在离散数学中有讲到半群、群、环和域的概念,其中环的定义是具有交换率和分配率(详情参考环的数学定义),⽽域的概念则是在环的基础上加上了交换率。

所以说四元数⽆法满⾜域的定义,它是除法环的⼀种。

何为除法环?其实很简单,被除数和除数都满⾜结合律和分配律,但是如果要满⾜交换律,即被除数和除数交换位置,那么它的结果是不同的(准确地说,如果它们不为0的话,那么结果呈倒数关系)。

⼜由于要在四维解空间上解得i3=-1,所以只能在不满⾜交换率的条件下得出i、j、k。

四元数在计算机图形学的优势在于运算量⼩和利于插值,且旋转没有缺陷。

可是普通的⼀个四元数定义⼜⽐较难懂,⽽且OpenGL的API 中⼜没有带四元数的参数的函数,所以需要我们根据公式做⼀做⼩⼩的转换。

设四元数Q(x, y, z, w)表⽰向量a(x a,y a, z a)经过α⾓旋转后的结果,则x、y、z和w分别为:x= sin(α/2)·x ay= sin(α/2)·y az= sin(α/2)·z aw= cos(α/2)在中讲到了如何⽤⼀个矩阵表⽰坐标系沿向量的旋转,这⾥我直接给出公式:将这两个公式结合起来。

再结合⾼中所学的半⾓公式:sinα = 2sin(α/2)·cos(α/2)cosα = cos2(α/2) - sin2(α/2)cos2(α/2) = (1 +cosα)/2sin2(α/2) = (1 -cosα)/2可以解出⽤四元数表⽰旋转矩阵为:该来验证⼀下公式的正确性,同样地,采⽤OpenGL托管的矩阵来测试,看看使⽤⾃带的glRotatef()函数和我们写的公式相⽐,究竟有没有差距。

glm 四元数转换矩阵-概述说明以及解释

glm 四元数转换矩阵-概述说明以及解释

glm 四元数转换矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述四元数(Quaternion)是数学中的一种扩展复数,广泛应用于3D计算机图形学和空间几何运算等领域。

它由一个实部和三个虚部组成,具有一些独特的性质和优点。

在图形学中,四元数被用于表示和计算物体的旋转,相比其他表示旋转的方法,如欧拉角和旋转矩阵,四元数具有更简洁和高效的计算方式。

本文将首先介绍球面线性插值(Spherical Linear Interpolation, 简称SLERP)的概念及其在计算机图形学中的应用。

接下来,我们将详细探讨四元数的定义和性质,包括四元数的运算法则、单位四元数的特点等。

最后,我们将重点讲解四元数与旋转矩阵之间的相互转换关系,包括如何将一个旋转矩阵转换为对应的四元数表示,以及如何从四元数恢复出旋转矩阵。

通过深入理解四元数与旋转矩阵之间的转换关系,我们可以更好地理解和应用四元数在3D图形学中的作用。

对于计算机图形学从业者来说,这是一个非常重要的基础知识。

此外,我们还将展望四元数在虚拟现实、计算机动画等领域的应用前景,并提出相关讨论和建议。

通过阅读本文,读者将能够理解四元数转换矩阵的原理和算法,并能够应用于实际问题中。

无论是从事计算机图形学研究还是从事相关行业工作的人士,本文的内容都将对他们的工作产生积极的影响和帮助。

总结起来,本文旨在为读者提供一份系统而全面的关于glm四元数转换矩阵的学习材料,并希望能够激发更多人对这一领域的兴趣和研究。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以写成以下样式:2. 正文2.1 球面线性插值2.2 四元数的定义和性质2.3 四元数到旋转矩阵的转换在正文部分,我们将着重介绍GLM(OpenGL 数学库)中的四元数转换矩阵的相关知识。

首先,我们将会详细讨论球面线性插值算法的原理和应用,以便更好地理解四元数和矩阵之间的转换关系。

接下来,我们将会介绍四元数的定义和性质。

四元数是一种复数的扩展形式,具有独特的性质和运算规则。

三维旋转:旋转矩阵,欧拉角,四元数

三维旋转:旋转矩阵,欧拉角,四元数

三维旋转:旋转矩阵,欧拉⾓,四元数原⽂见我的,欢迎⼤家过去评论。

如何描述三维空间中刚体的旋转,是个有趣的问题。

具体地说,就是刚体上的任意⼀个点P(x, y, z)围绕过原点的轴(i, j, k)旋转θ,求旋转后的点P\'(x\', y\', z\')。

旋转矩阵旋转矩阵乘以点P的齐次坐标,得到旋转后的点P',因此旋转矩阵可以描述旋转,$$\begin{bmatrix}x'\\ y'\\ z'\\ 1\end{bmatrix}=R\cdot \begin{bmatrix}x\\ y\\ z\\ 1\end{bmatrix}$$绕x,y,或z轴旋转θ的矩阵为:$$R_{x}(\theta)=\begin{bmatrix}1 & 0 & 0\\ 0 & \cos\theta & -\sin\theta\\ 0 & \sin\theta & \cos\theta\end{bmatrix}$$$$R_{y}(\theta)=\begin{bmatrix}\cos\theta & 0 & -\sin\theta\\ 0 & 1 & 0\\ \sin\theta & 0 & \cos\theta\end{bmatrix}$$$$R_{z}(\theta)=\begin{bmatrix}\cos\theta & -\sin\theta & 0\\ \sin\theta & \cos\theta & 0\\ 0 & 0 & 1\end{bmatrix}$$所以,绕任意轴旋转的矩阵为$$R_{x}(-p)\cdot R_{y}(-q)\cdot R_{z}(\theta)\cdot R_{y}(q)\cdot R_{x}(p)$$这表⽰:1. 绕x轴旋转⾓度p使指定的旋转轴在xz平⾯上2. 绕y轴旋转⾓度q使指定的旋转轴与z轴重合3. 绕z轴旋转⾓度θ4. 绕y轴旋转⾓度-q5. 绕x轴旋转⾓度-p其中,p和q的值需要⽤i,j,k计算出来。

四元数旋转原理

四元数旋转原理

四元数旋转原理四元数旋转原理1. 什么是四元数?四元数是一种在数学和计算机图形学中广泛使用的数学工具,它可以用来表示三维空间的旋转。

四元数由一个实部和三个虚部组成,通常写作:q = w + xi + yj + zk,其中w代表实部,x、y和z 代表虚部的各分量。

2. 四元数与旋转在计算机图形学中,我们经常需要对三维物体进行旋转。

旋转可以通过矩阵运算实现,但是使用四元数可以更加高效地进行计算。

四元数与旋转之间的关系是通过矩阵和向量运算推导出来的。

3. 三维旋转的表示三维空间中的旋转可以用一个旋转矩阵来表示。

旋转矩阵是一个3x3的矩阵,其中的元素表示旋转后的坐标在原坐标系下的表示。

但是由于旋转矩阵有很多限制(如行列式为1),使用矩阵进行旋转计算会相对复杂和低效。

4. 四元数的性质四元数具有一些特殊的性质,使得它们在旋转计算中非常有用。

其中最重要的性质是四元数的乘法。

四元数的乘法可以用来将两个旋转合并成一个旋转,或者用来将一个旋转应用到一个向量上。

5. 四元数的乘法运算四元数的乘法运算满足结合律和分配律,但是不满足交换律。

具体的乘法规则如下:•实部:w1 * w2 - x1 * x2 - y1 * y2 - z1 * z2•虚部x:w1 * x2 + x1 * w2 + y1 * z2 - z1 * y2•虚部y:w1 * y2 - x1 * z2 + y1 * w2 + z1 * x2•虚部z:w1 * z2 + x1 * y2 - y1 * x2 + z1 * w26. 四元数的进一步理解通过上述的乘法运算规则,我们可以看出四元数的实部与虚部之间的关系。

实部代表旋转的角度,而虚部表示旋转的轴向。

这样,一个四元数就可以表示一个旋转的量,旋转的方向由虚部确定,旋转的大小由实部确定。

7. 四元数旋转的应用四元数旋转广泛应用于计算机图形学中的三维旋转操作。

通过使用四元数来表示旋转,可以避免旋转矩阵的繁琐计算和误差累积的问题,提高了旋转计算的效率和精度。

旋转矩阵和四元素法

旋转矩阵和四元素法

旋转矩阵和四元素法引言:旋转矩阵和四元素法是计算机图形学中常用的两种方法,用于描述和计算三维空间中的旋转变换。

本文将详细介绍旋转矩阵和四元素法的原理、应用以及优缺点。

一、旋转矩阵的原理和应用:1. 原理:旋转矩阵是一个3x3的矩阵,用于描述三维空间中的旋转变换。

旋转矩阵的每一列代表了旋转后的坐标轴在原始坐标系中的表示。

通过将一个向量与旋转矩阵相乘,可以实现对该向量的旋转变换。

2. 应用:旋转矩阵广泛应用于计算机图形学、计算机视觉等领域。

在三维建模中,使用旋转矩阵可以实现物体的旋转、变形和姿态控制。

在游戏开发中,旋转矩阵常用于计算相机的朝向和角度变化。

此外,旋转矩阵还可以用于计算两个坐标系之间的转换。

二、四元素法的原理和应用:1. 原理:四元素法,又称为四元数法,是一种用四个实数表示旋转的方法。

四元数由实部和虚部组成,虚部是一个三维向量。

通过将旋转变换表示为一个旋转轴和旋转角度,可以通过四元数的乘法来实现旋转变换。

2. 应用:四元素法在计算机图形学中被广泛应用于旋转插值和动画的计算。

通过插值计算两个旋转变换之间的中间状态,可以实现平滑的动画过渡效果。

此外,四元素法还可以用于防止万向锁现象的发生,提高旋转变换的稳定性和精确性。

三、旋转矩阵和四元素法的优缺点比较:1. 旋转矩阵的优点:(1)计算简单直观,易于理解和实现;(2)可以直接应用于三维坐标系的变换;(3)可以通过矩阵的乘法来实现多个旋转变换的复合。

2. 旋转矩阵的缺点:(1)存在数值误差累积的问题,当进行多次旋转变换时,可能导致结果不准确;(2)矩阵的运算比较耗时,特别是在计算资源有限的设备上;3. 四元素法的优点:(1)无数值误差累积问题,旋转变换精确度高;(2)计算速度较快,适用于实时计算和动画插值;(3)可以方便地进行旋转插值和平滑动画的计算。

4. 四元素法的缺点:(1)计算过程相对复杂,需要使用四元数的乘法和插值计算;(2)不直观,难以理解和调试;(3)在某些特定情况下,可能出现奇异性和计算不稳定性。

罗德里戈旋转公式

罗德里戈旋转公式

罗德里戈旋转公式罗德里戈旋转公式是用来计算三维空间中一个物体绕着某个轴旋转的公式。

它是由法国数学家皮埃尔-让-路易·罗德里戈(Pierre-Jean Robillard)在19世纪提出的。

该公式可以用于计算旋转矩阵和四元数之间的转换。

在三维空间中,一个物体的旋转可以通过旋转矩阵或四元数来表示。

旋转矩阵是一个3×3的矩阵,用来描述物体绕着某个轴旋转的角度和方向。

而四元数是一种数学工具,可以用来表示旋转的参数。

罗德里戈旋转公式将旋转矩阵和四元数之间的转换关系描述为一个非线性的映射关系。

它的表达式如下:q = q^((θ/2)q)其中,q是一个四元数,q是一个单位向量,表示旋转轴的方向,θ是旋转角度。

根据罗德里戈旋转公式,可以通过给定旋转轴和旋转角度来计算对应的旋转矩阵或四元数。

具体的计算方法如下:1. 将旋转轴单位化,即将其长度归一化为1;2. 根据旋转轴和旋转角度计算四元数的实部和虚部;3. 根据四元数的实部和虚部计算旋转矩阵。

罗德里戈旋转公式的优点是可以简洁地描述旋转操作,并且在计算机图形学和机器人学等领域得到了广泛的应用。

它能够快速而准确地计算物体的旋转,并且可以方便地与其他旋转表示方法进行转换。

然而,罗德里戈旋转公式也存在一些限制。

首先,它只能用于描述三维空间中的旋转,不能用于其他维度的旋转。

其次,当旋转角度接近180度时,由于公式中的指数函数的性质,计算结果可能会产生误差。

此外,由于罗德里戈旋转公式涉及到复数运算,所以在计算过程中需要注意数值精度和计算效率的问题。

罗德里戈旋转公式是一种用于计算三维空间中旋转的公式,可以方便地将旋转矩阵和四元数进行转换。

它在计算机图形学和机器人学等领域具有重要的应用价值,并且在实际的计算中需要注意一些限制和注意事项。

各类旋转次序的旋转矩阵和四元数表示

各类旋转次序的旋转矩阵和四元数表示

各类旋转次序的旋转矩阵和四元数表示1.引言1.1 概述概述部分的内容可以包括问题的背景和研究的动机,以及对整篇文章的总体介绍。

在这篇长文中,我们将探讨各类旋转次序下的旋转矩阵和四元数的表示方法。

旋转在三维空间中具有广泛的应用,如计算机图形学、机器人学和航天工程等领域。

传统上,旋转矩阵和欧拉角的表示方法被广泛使用,但随着计算机图形学和机器人学的发展,四元数作为一种更优雅和高效的表示方法逐渐受到重视。

本文旨在比较和分析不同旋转次序下旋转矩阵和四元数的表示方法,并探讨它们在实际应用中的优缺点。

我们首先介绍了旋转矩阵和四元数的基本概念,然后分别讨论了两种常见的旋转次序。

在每个旋转次序下,我们详细阐述了旋转矩阵和四元数的计算方法及其相应的推导过程。

通过比较旋转矩阵和四元数的表示方法,我们希望能够揭示它们在不同场景下的优缺点。

具体来说,我们将从计算速度、精度、稳定性以及存储空间等方面进行综合考量,并讨论它们在计算机图形学、机器人学和航天工程等领域的应用情况。

最后,我们将总结本文的研究结果,并对旋转矩阵和四元数的应用场景和优缺点进行深入探讨。

我们希望通过本文的研究,能够为研究者和工程师们提供一个全面且有价值的参考,从而在实际应用中选择合适的旋转表示方法。

通过本文的阅读,读者将能够全面了解各类旋转次序下旋转矩阵和四元数的表示方法,并能够在实际应用中做出明智的选择。

我们相信本文的研究成果将对相关领域的学术研究和实践工作产生积极的影响。

1.2文章结构1.2 文章结构本文旨在探讨各类旋转次序下的旋转矩阵和四元数表示方法。

文章将分为引言、正文和结论三个部分进行讨论。

引言部分将概述本文的研究背景和意义。

首先,我们将介绍旋转矩阵和四元数的基本概念以及它们在数学和计算机图形学中的应用。

接着,我们将说明文章的结构和研究目的,即探究各类旋转次序下的旋转矩阵和四元数的表示方法。

正文部分将分为两个主要的子章节进行讨论:旋转矩阵表示和四元数表示。

四元数角度变换矩阵

四元数角度变换矩阵

四元数角度变换矩阵四元数是一种用来表示旋转的数学工具,它可以表示旋转的角度和旋转轴。

在计算机图形学和机器人学中广泛应用。

四元数角度变换矩阵是一种将四元数转换为旋转矩阵的方法。

旋转矩阵是一个3x3的矩阵,它描述了一个向量在旋转之后的方向。

四元数和旋转矩阵之间的转换公式如下:旋转矩阵 -> 四元数:给定一个旋转矩阵R,可以通过以下公式计算对应的四元数q:q = (r11 + r22 + r33 + 1)^(1/2)/2q0 = (r32 - r23) / (4*q)q1 = (r13 - r31) / (4*q)q2 = (r21 - r12) / (4*q)q3 = q其中,q0、q1、q2和q3分别表示四元数的四个分量,r11、r22、r33、r13、r31、r23、r32和r21是旋转矩阵R的元素。

四元数 -> 旋转矩阵:给定一个四元数q = (q0, q1, q2, q3),可以通过以下公式计算对应的旋转矩阵R:r11 = 1 - 2*(q2^2 + q3^2)r12 = 2*(q1*q2 - q0*q3)r13 = 2*(q0*q2 + q1*q3)r21 = 2*(q1*q2 + q0*q3)r22 = 1 - 2*(q1^2 + q3^2)r23 = 2*(q2*q3 - q0*q1)r31 = 2*(q1*q3 - q0*q2)r32 = 2*(q0*q1 + q2*q3)r33 = 1 - 2*(q1^2 + q2^2)其中,r11、r12、r13、r21、r22、r23、r31、r32和r33是旋转矩阵R的元素。

通过四元数角度变换矩阵,我们可以方便地在计算机程序中实现旋转变换。

四元数到矩阵转化

四元数到矩阵转化

四元数到矩阵转化四元数是一种用于表示旋转的数学工具,而矩阵则是一种用于表示线性变换的数学工具。

在计算机图形学和机器人学等领域,我们经常需要将四元数转化为矩阵来进行运算。

下面介绍一种简单的方法:首先,我们需要知道四元数的定义。

一个四元数可以表示为$q = w + xi + yj + zk$,其中$w, x, y, z$都是实数,$i, j, k$是虚数单位,满足$i^2 = j^2 = k^2 = -1, ij = k, jk = i, ki = j$。

接着,我们将四元数$q$表示为单位四元数$q_0$和三元组$v = (x, y, z)$的乘积形式:$q = q_0 + v$,其中$q_0^2 + v^2 = 1$。

然后,我们可以用单位四元数$q_0$构造一个$4 times 4$的矩阵$Q$:$$Q = begin{bmatrix}q_0 & -v^Tv & q_0 I_3 + begin{bmatrix}0 & -z & yz & 0 & -x-y & x & 0end{bmatrix}end{bmatrix}$$其中$v^T$表示$v$的转置,$I_3$是$3 times 3$的单位矩阵。

这个矩阵$Q$可以将一个四维向量$v' = (0, v)$旋转到$v$的位置。

最后,我们可以用这个矩阵$Q$将任意向量$v'$旋转到$v$的位置,即$v = Qv'Q^{-1}$。

其中$Q^{-1}$是$Q$的逆矩阵,可以用矩阵求逆的方法计算。

总结起来,将四元数转化为矩阵的方法就是构造一个$4 times4$的矩阵$Q$,然后用它将向量旋转到指定的位置。

这个方法简单、高效,因此在实际应用中得到了广泛的使用。

旋转矩阵与四元数

旋转矩阵与四元数

旋转矩阵与四元数旋转矩阵和四元数是两种描述三维空间中旋转的方式。

本文将简要介绍这两种方式的基本概念、表示方法、计算公式以及各自的优缺点。

一、旋转矩阵旋转矩阵是一个3x3的正交矩阵,描述了一个向量在三维空间中的旋转效果。

一个旋转矩阵R可以使一个向量V绕某个轴旋转θ角度,计算公式为:R = [cosθ + (1 - cosθ)x^2, (1 - cosθ)xy - zsinθ, (1 - cosθ)xz + ysinθ;(1 - cosθ)yx + zsinθ, cosθ + (1 - cosθ)y^2, (1 -cosθ)yz - xsinθ;(1 - cosθ)zx - ysinθ, (1 - cosθ)zy + xsinθ, cosθ +(1 - cosθ)z^2]其中x、y、z为旋转轴的坐标,θ为旋转角度。

旋转矩阵的优点在于可以对向量进行多次复合旋转,并且可以通过矩阵乘法来实现向量的旋转操作。

但其缺点在于旋转矩阵在进行复合旋转时容易出现奇异性,导致计算结果不精确或不可预测。

二、四元数四元数是一种由实部和三个虚部组成的扩展复数,常用于描述三维空间中的旋转。

一个四元数Q可以表示为:Q = a + bi + cj + dk其中a为实部,b、c、d为虚部,i、j、k满足以下关系:i² = j² = k² = ijk = -1四元数的乘法规则为:i² = j² = k² = -1ij = k, ji = -kjk = i, kj = -iki = j, ik = -j在四元数上定义一个单位长度的四元数Q,可以表示为:Q = cos(θ/2) + u sin(θ/2)其中θ为旋转角度,u为旋转轴的单位向量。

当一个向量V旋转θ角度时,其对应的四元数R可以表示为:R = cos(θ/2) + sin(θ/2) xi + sin(θ/2) yj + sin(θ/2)zk其中x、y、z为旋转轴的坐标。

旋转角度表示的四元数转化为矩阵后行列的含义

旋转角度表示的四元数转化为矩阵后行列的含义

1. 介绍四元数和旋转角度的关系四元数是一种数学工具,用于表示旋转。

它由一个实部和三个虚部组成,通常写作q = w + xi + yj + zk。

其中,w是实部,(x, y, z)是虚部。

四元数可以用来表示旋转角度和旋转轴,因此在计算机图形学和机器人学中得到广泛应用。

2. 四元数转化为矩阵要将四元数转化为矩阵,首先需要将四元数标准化,即使其模长为1。

可以通过以下公式将四元数q转化为对应的3x3旋转矩阵R:R = |1 - 2y^2 - 2z^2 2xy - 2zw 2xz + 2yw||2xy + 2zw 1 - 2x^2 - 2z^2 2yz - 2xw||2xz - 2yw 2yz + 2xw 1 - 2x^2 - 2y^2|3. 矩阵中行列的含义在上述旋转矩阵R中,每一行、每一列的含义如下:- 第一行的三个元素分别表示新坐标系x轴在原坐标系下的投影- 第二行的三个元素分别表示新坐标系y轴在原坐标系下的投影- 第三行的三个元素分别表示新坐标系z轴在原坐标系下的投影- 第一列的三个元素分别表示原坐标系x轴在新坐标系下的投影- 第二列的三个元素分别表示原坐标系y轴在新坐标系下的投影- 第三列的三个元素分别表示原坐标系z轴在新坐标系下的投影4. 举例说明以四元数q = cos(θ/2) + u*sin(θ/2)来表示旋转,其中θ为旋转角度,u为单位旋转轴向量。

将该四元数转化为旋转矩阵后,可以得到具体的矩阵形式,再利用矩阵与向量相乘的方式来进行旋转变换。

5. 应用实例通过四元数转化为矩阵的过程,可以将旋转操作表示为矩阵乘法,从而方便地应用于计算机图形学、机器人学等领域。

通过矩阵运算,可以有效地将旋转操作进行组合、反向及插值等处理,提高计算效率和精度。

6. 总结四元数是一种有效的旋转表示方法,通过将四元数转化为矩阵,可以方便地在计算机程序中应用旋转操作,并进行各种变换和组合。

在实际应用中,熟练掌握四元数到矩阵的转化过程,对于理解和应用旋转变换都具有重要意义。

四元数推导旋转矩阵

四元数推导旋转矩阵

四元数推导旋转矩阵四元数是一种非常重要的数学概念,在计算机图形学、机器人学和航天航空领域中被广泛使用。

它们可以用来表示旋转和姿态,并且能够更高效地进行旋转计算。

在本文中,我将从简单的概念开始,逐步深入探讨四元数的推导和旋转矩阵的应用。

1. 什么是四元数?四元数是一种复数的推广形式,它由一个实部和三个虚部组成。

通常用q = a + bi + cj + dk的形式表示,其中q是四元数,a、b、c和d 分别表示实部和三个虚部。

与复数不同的是,四元数中的虚部不满足交换律。

2. 四元数的加法和减法四元数的加法和减法与复数的运算类似。

假设有两个四元数q1 = a1 + b1i + c1j + d1k,q2 = a2 + b2i + c2j + d2k,它们的加法和减法定义如下:q1 + q2 = (a1 + a2) + (b1 + b2)i + (c1 + c2)j + (d1 + d2)kq1 - q2 = (a1 - a2) + (b1 - b2)i + (c1 - c2)j + (d1 - d2)k3. 四元数的乘法四元数的乘法是基于Hamilton乘积规则定义的。

假设有两个四元数q1 = a1 + b1i + c1j + d1k,q2 = a2 + b2i + c2j + d2k,它们的乘法定义如下:q1 × q2 = (a1a2 - b1b2 - c1c2 - d1d2) + (a1b2 + b1a2 + c1d2 - d1c2)i + (a1c2 - b1d2 + c1a2 + d1b2)j + (a1d2 + b1c2 - c1b2 + d1a2)k4. 单位四元数单位四元数是模长为1的四元数,表示旋转。

单位四元数的模长等于1,即|q| = √(a^2 + b^2 + c^2 + d^2) = 1。

根据单位四元数的性质,对于任意单位四元数q,它的逆元为q^-1 = a - bi - cj - dk。

旋转的矩阵与四元数的转换算法

旋转的矩阵与四元数的转换算法

旋转的矩阵与四元数的转换算法一、基本知识四元数q=w+xi+yj+zk, q=w+v, q 一1=|q|2q-.其中q = w- xi- yj- zk表示q的共轭。

vV =v x v' -v? ........... ①qq'= (ww'-v? v') + (wv' +vw' +v v'), x••… ②v?v' = -(vv' +v'v) /2 , …… ③绕指定方向的轴线的旋转v x v' = (vv' -v'v) /2 . ...... ④2 2 2v =-|v| .内积v?v =|v| .二、旋转表示为四元数绕指定方向n的旋转公式为x'=(x ?n)n(1-cos 0 ) + cos +s®n x0 n x…… ⑤其中的向量运算转化为四元数运算得到x'= -(x n+nx)n( 1-cos 0 )/2+cos x +sin 0n *-x n)/2,由于|n|=1,故n =-n.因此有x'= (1+cos 0 )x/2 +sinnx-0 n)/2 - nxn(1-cos 0 )/2 •/ —⑥x的平行、垂直分量记为x p=(x?n)n , x v= x-x p,则-nxn= x p- X v ,与x关于n轴对称。

(nx-xn)/2= n x履x v 旋转+90° 的结果。

若n丄x, x?n =0,即xn=-nx,此时nxn=x,故x' =(cos 0+sin 0 .q=r(cos 0 +nsin称为四元数的三角式,其中n为单位向量,它的几何意义是,qx表示对向量x绕方向n旋转0角,然后长度扩大为r倍。

任何四元数都有三角式q=w+v= |q|(w/|q|+n|v|/|q|)=r( cos 0 +nsin).0(x)=qxq -1称为四元数域上的合同变换。

旋转矩阵转四元数

旋转矩阵转四元数

旋转矩阵转四元数在从四元数计算旋转矩阵的基础上,现在考虑从旋转矩阵到四元数的计算。

从四元数(w,x,y,z)计算旋转矩阵旋转矩阵转四元数 2为了从旋转矩阵中找到对应的四元数,可以直接使用得到的矩阵。

计算方法一:计算对角线元素之和即可求的w值:同理可以计算x,y,z的值:重点提醒上述的计算方式是存在不完整性的,因为四元数所有分量的计算都是通过开方所得,所有值都是非负数,这与实际是不相符的。

没有准确的依据来确定是选择正根还是负根。

计算方式二:计算相对于对角线堆成位置上的元素和与差:我们可以发现,一旦对角线元素和/差的平方根解的了4个值中的一个,就嫩用以下方法计算其他的三个:那么问题来了,应该选以上四种的哪一种呢?似乎最简单的策略就是总是先计算同一个分量,比如w,然后再计算x,y,z。

这样的方式可能存在如下错误:如果w=0,除法就没有意义(分母不能为0);如有w非常小,将会出现数值不稳定。

有学者建议首先判断w,x,y,z中哪一个最大,就用对角线元素计算钙元素,然后再通过计算方式二中公式计算其他三个分量。

NOTE:你可以能有一个疑惑,为什么方法二中可以不用考虑开方取正根还是负根的问题。

此处用到了负四元数的性质,那就是q(w,x,y,z)和-q(-w,-x,-y,-z)代表相同的方位。

所以只要保证他们的符号是相对一致即可,同时负号并不影响结果。

基于计算方式二的代码实现:以下是C++版本的核心代码float m11,m12,m13;float m21,m22,m23;float m31,m32,m33;float w,x,y,z;//探测四元数中最大的项float fourWSquaredMinusl = m11+m22+m33;float fourXSquaredMinusl = m11-m22-m33;float fourYSquaredMinusl = m22-m11-m33;float fourZSquaredMinusl = m33-m11-m22;int biggestIndex = 0;float fourBiggestSqureMinus1 = fourWSquaredMinusl;if(fourXSquaredMinusl>fourBiggestSqureMinus1){ fourBiggestSqureMinus1 = fourXSquaredMinusl;biggestIndex =1;}if(fourYSquaredMinusl>fourBiggestSqureMinus1){ fourBiggestSqureMinus1 = fourYSquaredMinusl;biggestIndex =2;}if(fourZSquaredMinusl>fourBiggestSqureMinus1){ fourBiggestSqureMinus1 = fourZSquaredMinusl;biggestIndex =3;}//计算平方根和除法float biggestVal =sqrt(fourBiggestSqureMinus1+1.0f)*0.5f;float mult = 0.25f/biggestVal;//计算四元数的值switch(biggestIndex){case 0:w=biggestVal;x=(m23-m32)*mult;y=(m31-m13)*mult;z=(m12-m21)*mult;break;case 1:x = biggestVal;w =(m23-m32)*mult;y =(m12+m21)*mult;z =(m31+m13)*mult;break;case 2:y =biggestVal;w =(m31-m13)*mult;x =(m12+m21)*mult;z =(m23+m32)*mult;break;case 3:z =biggestVal;w =(m12-m21)*mult;x =(m31+m13)*mult;y =(m23+m32)*mult;break;}注意:以上所有计算都是在左手坐标系中进行的,并且基于左手定则。

eigen 旋转矩阵转四元数

eigen 旋转矩阵转四元数

eigen 旋转矩阵转四元数四元数(Quaternion)是一种超复杂的根据3维运动的四元组的形式,用来描述物体的三维旋转。

它被广泛应用于机器人控制系统、游戏开发,以及3D图形学中,以表示和操控物体在空间中的运动。

能够极为准确和迅速地表示物体空间描述,这就是四元数强大之处。

旋转矩阵转四元数的过程:1. 求旋转矩阵的角度。

为了把旋转矩阵转换成四元数,首先需要知道旋转的角度。

首先,把旋转矩阵表示成一阶指标表达式,如下:A = [ cos q, sin q, 0;-sin q, cos q, 0;0 , 0, 1;]根据上边的表达式,可以计算出旋转的角度q = arccos((A11 + A22)/2)。

2.计算四元数参数由于四元数,在三维空间上表示旋转的一种工具,因此,要把旋转矩阵变成四元数,必须计算出四元数参数。

根据四元数定义形式可以知道,四元数由4个参数w,x,y,z组成,参数之间的关系根据下面的数学函数来定义:w = cos(q/2),x = (A12 - A21)/(2*sin(q/2)),y = (A13 - A31)/(2*sin(q/2)),z = (A23 - A32)/(2*sin(q/2))3. 用四元数描述旋转有了上边求出的4个参数之后,就可以用四元数表示旋转,如:q = w + x*i + y*j + z*k同时在三维空间中,表示旋转的就是四元数,这样,只要有四元数向量,就可以表示3维物体旋转的任何情况。

总结:四元数是旋转矩阵转化为三维动态描述的高效工具,可以高精度地描述和控制物体自由空间的运动。

通过上述步骤,可以将旋转矩阵转换为四元数。

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绕指定方向的轴线的旋转旋转的矩阵与四元数的转换算法一、基本知识四元数 q=w+xi+yj+zk, q=w+v, q −1=|q|2q −.其中q −= w −xi −yj −zk 表示q 的共轭。

vv' =v×v' −v•v' …… ①qq'= (ww'−v•v') + (wv' +vw' +v×v'), …… ②v •v' = −(vv' +v'v) /2 , …… ③v×v' = (vv' −v'v) /2 . …… ④v 2=−|v|2. 内积v •v =|v|2.二、旋转表示为四元数绕指定方向n 的旋转公式为x'=(x •n)n(1−cosθ ) + cosθ x +sinθ n×x …… ⑤其中的向量运算转化为四元数运算得到x'= −(x n+nx)n (1−cosθ)/2 +cosθx +sinθ (n x−x n)/2,由于|n|=1, 故n −1=−n. 因此有x'= (1+cosθ)x/2 +sinθ (n x−x n )/2 −nxn (1−cosθ)/2 . …… ⑥x 的平行、垂直分量记为x p =(x•n)n , x v = x−x p , 则−nxn= x p − x v , 与x 关于n 轴对称。

(nx−xn)/2= n×x, 是x v 旋转+90°的结果。

若 n ⊥x, x•n =0,即xn=−nx, 此时nxn=x, 故 x' =(cosθ+n sinθ)x .q=r(cosθ+nsinθ)称为四元数的三角式,其中n 为单位向量,它的几何意义是,qx 表示对向量x 绕方向n 旋转θ角,然后长度扩大为r 倍。

任何四元数都有三角式q=w+v= |q|(w/|q|+n|v|/|q|)=r(cosθ+nsinθ).φ(x)=qxq −1称为四元数域上的合同变换。

若q=a+bn, |n|=1, 则 |q|2 =a 2+b 2 ,|q|2φ(x) = qx q − =( a+bn)x(a −bn) =(ax+bnx)(a −bn) =a 2x+ bnxa − axbn −bnxbn= a 2x+ ab(n x−xn)−b 2nxn. 即 |q|2(qxq −1) = a 2x+ ab(n x−xn)−b 2nxn …… ⑦由于n 2=−|n|2, nxn = (xn+nx)n+|n|2x = −2(x•n)n +|n|2x . 因此,若x 的标量分量为0, 则|q|2(qxq −1) = a 2x + 2abn×x +2b 2 (n •x)n − b 2|n|2x . …… ⑧比较⑥,⑦式得到 a 2/|q|2 =(1+cosθ)/2 , ab/ |q|2 = sinθ/2, b 2/ |q|2 =(1−cosθ)/2.a=|q|cos(θ/2), b=|q|sin(θ/2). q=cos(θ/2)+sin(θ/2)n.于是,绕单位向量n, 旋转角度θ可以表示为四元数q=cos(θ/2)+sin(θ/2)n 的合同变换x'=qxq −1. q 称为该旋转的四元数。

旋转的四元数不是唯一的,例如,如果φ(x)=qxq −1, r=aq, a≠0是任意标量,那么φ(x)=rxr −1.三、四元数的矩阵后面所用符号e 1,e 2,e 3与i,j,k 具有同样含义。

x'=Ax 中,A 的各个εi =Ae i ,恰好是矩阵A 的各列,注意到这一点,使我们可以很容易地计算四元数q=cos(θ/2)+nsin(θ/2) 的矩阵A :令列向量 εi = qe i q −1, 则 A=[ε1, ε2, ε3].例如绕x 轴旋转α角的四元数为 q = cos(α/2)+sin(α/2)i.εi = qe i q −1= cos 2 (α/2) e i + 2cos(α/2)sin(α/2) (i ×e i ) + sin 2 (α/2)(2(i • e i )i −e i ).ε1= cos 2 (α/2)i + sin 2 (α/2)i=i.ε2= cos 2 (α/2) j+ 2cos(α/2)sin(α/2) (i ×j) + sin 2 (α/2)(2(i • j )i −j) ==cos 2 (α/2) j+ 2cos(α/2)sin(α/2) k − sin 2 (α/2) j = cos α j+sin(α) k.ε3= cos 2 (α/2) k+ 2cos(α/2)sin(α/2) (i ×k) + sin 2 (α/2)(2(i •k )i −k) ==cos 2 (α/2)k −2cos(α/2)sin(α/2) j − sin 2 (α/2) k= cos α k −sin(α) j.旋转矩阵A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-ααααcos sin sin cos 1.四、矩阵的四元数 出于同样考虑,我们首先分析q= cos(θ/2) +nsin(θ/2)对于一些特殊向量的旋转结果, 然后反过来由这些向量在x'=Ax 之下的旋转结果确定q 的参数。

方法要点在于比较x'=Ax 以及⑧式的变换结果:φ(x) =qxq −1 = (a 2x + 2abn×x +2b 2 (n•x)n − b 2|n|2x )/|q|2 .[1] 确定q 的单位向量n. 令εi = Ae i , i=1,2,3. φ(e i ) = a 2 e i + 2abn×e i +2b 2 (n•e i )n − b 2 e i .如果ε1= e 1, 则取 n=e 1. 否则如果(ε1 −Ae 1)×(ε2 −Ae 2)≠0, 则取n 为其单位向量。

否则一定有 (ε1 −Ae 1)×(ε3 −Ae 3)≠0, 取n 为其单位向量。

[2] 确定a,b. e i •φ(e i )= a 2 +2b 2 a i 2 − b 2 . 其中 a 2+b 2=1, n=Σa i e i , |q|=1, A=(a ij ).于是e i •εi = 2a 2 +2b 2 a i 2 −1. a ii =2a 2 +2b 2 a i 2 −1. T=Σa ii =6a 2 +2b 2 −3 = 4a 2 −1. 故a 2 =(T+1)/4,b 2 =(3−T)/4. 取正的平方根。

[3] 确定 a,b 的符号。

(n ×e 1)•φ(e 1)= (n ×e 1)•( a 2 e 1 +2abn×e 1 +2b 2 (n•e 1)n −b 2 e 1)= 2ab(n×e 1)2.因此ab 与(n ×e 1)•φ(e 1)同号,即ab 与 313212111001a a a a a a =331221a a a a 同号。

如果a 21a 3−a 31a 2为负,则改b 为负。

§4.2 具体转换实例 对于常用的旋转变换,即用Euler 角指定的变换,可以按如下方法处理。

写出分别绕x,y,z−轴旋转角度α,β,γ的旋转变换以及相应得四元数依次为:x'=(x•i)i(1−cos α ) + cos α x +sin α i×x, q 1 = cos(α/2)+sin(α/2)i,x'=(x•j)j(1−cos α ) + cos α x +sin α j×x, q 2 =cos(β/2)+sin(β/2)j,x'=(x•k)k(1−cos α ) + cos α x +sin αk×x, q 3 =cos(γ/2)+sin(γ/2)k.q=q 3q 2q 1 . q 的分量表示为q=w+v, 其中 w= cos(γ/2)cos(β/2)cos(α/2) + sin(γ/2)sin(β/2)sin(α/2), v=ai+bj+ck, a=( cos(γ/2)cos(β/2)sin(α/2)− sin(γ/2)sin(β/2)cos(α/2) ),b=( cos(γ/2)sin(β/2)cos(α/2)+ sin(γ/2)cos(β/2)sin(α/2) ),c=( −cos(γ/2)sin(β/2)sin(α/2)+ sin(γ/2)cos(β/2)cos(α/2) ).把q 写成三角形时,就可以得到等效旋转轴n 与旋转角度θ. 具体公式为:q=|q|( cos(θ/2)+ n sin(θ/2)), cos(θ/2)=w/|q|, sin(θ/2)=|v|/|q|, n=v/|v|. 这里|q| =1自然成立。

一般情况下,采用§4.1的方法,举例如下例:试确定x'=Ax 的四元数,其中A=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡θθθ-θ-θ+θ-θθ-θ+cos 2sin 2sin 2sin 2cos 1cos 1sin 2cos 1cos 1/2.解:[1] 取p=i, q=k, 则P=Ap=(1+cosθ, 1−cosθ, −sinθ√2)'/2, Q=Aq=( sinθ√2, −sinθ√2, 2cos θ)'/2, u=P−p=(−1+cosθ, 1−cosθ, −sinθ√2)'/2, v=Q−q= ( sinθ√2, −sinθ√2, 2cosθ−2)'/2,u×v= (cos θ−1, cosθ−1, 0)', 单位化为 (1,1,0)'/√2, 即n=(i+j)/√2 .[2] T=2+4cos θ, a 2 =(T+1)/4=(1+cos θ)/2=cos 2(θ/2) . b 2 =(1−cos θ)/2 = sin 2(θ/2) .取a=cos(θ/2) , b = sin(θ/2) .[3] 符号检查。

331221a a a a =0sin 22/1cos 1θ-θ-= sin θ, 与ab= sin θ/2 符号相同,故不必更改b 的符号。

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