坐标变换 空间刚体旋转移动坐标变换矩阵概要
坐标系转换旋转矩阵
坐标系转换旋转矩阵坐标系转换旋转矩阵是一种常用的数学工具，用于描述物体在不同坐标系中的方向和位置。
在三维空间中，坐标系转换旋转矩阵通常由一个3×3矩阵表示，称为旋转矩阵。
旋转矩阵可以将某个坐标系的坐标系旋转到另外一个坐标系中，从而实现坐标系的转换。
在描述一个物体的运动和姿态时，我们通常需要使用不同的坐标系。
例如，对于一架飞机来说，有地面坐标系、飞机坐标系、机身坐标系等不同的坐标系。
为了方便描述飞机的运动和姿态，需要将它们之间建立转换关系。
旋转矩阵就是用来描述不同坐标系之间的转换关系的。
旋转矩阵的定义非常简单，它可以由三个基本的旋转矩阵相乘得到。
这三个基本的旋转矩阵分别是绕x轴旋转、绕y轴旋转、绕z轴旋转的矩阵。
以绕z轴旋转为例，设旋转角度为θ，则绕z轴旋转的矩阵为：cosθ -sinθ 0sinθ cosθ 00 0 1将绕x轴和绕y轴旋转的矩阵与绕z轴旋转的矩阵相乘，就可以得到任意旋转角度、任意旋转轴的旋转矩阵。
对于一个物体在坐标系A中的坐标点p，如果需要将其转换到坐标系B中，就需要使用旋转矩阵将坐标系A中的坐标点旋转到坐标系B中的位置。
即有以下公式：p_B = R*p_A其中，p_A和p_B分别表示在坐标系A和B中的坐标点，R表示A坐标系到B坐标系的转换矩阵。
需要注意的是，在实际应用中，旋转矩阵的计算并不简单。
例如，在真实的三维空间中，物体的旋转轴和旋转角度可以是任意的，这就需要使用更加复杂的旋转矩阵计算公式。
此外，还需要考虑形变、变形等因素对坐标系转换的影响。
总之，坐标系转换旋转矩阵是一种非常重要的数学工具，在计算机图形学、航空航天、机械制造等领域都有广泛的应用。
掌握旋转矩阵的基本概念和计算方法，对于理解和应用相关领域的知识都非常有帮助。
解析几何中的坐标变换与旋转研究
解析几何中的坐标变换与旋转研究解析几何是数学中的一个重要分支，研究的是几何图形与坐标之间的关系。
在解析几何中，坐标变换和旋转是两个重要的概念和技巧。
本文将对解析几何中的坐标变换和旋转进行深入研究和解析。
一、坐标变换在解析几何中，坐标变换是指通过一定的规则将一个坐标系中的点变换到另一个坐标系中的点。
常见的坐标变换有平移、缩放和镜像等。
1. 平移平移是指将一个点沿着指定的方向和距离移动。
在二维坐标系中，平移可以通过给定的平移向量来表示。
设平移向量为(a, b)，对于坐标系中的任意点(x, y)，经过平移变换后的新坐标为(x+a, y+b)。
2. 缩放缩放是指将一个点按照一定的比例进行放大或缩小。
在二维坐标系中，缩放可以通过给定的缩放因子来表示。
设缩放因子为(kx, ky)，对于坐标系中的任意点(x, y)，经过缩放变换后的新坐标为(kx*x, ky*y)。
3. 镜像镜像是指将一个点关于一条直线或一个点进行对称。
在二维坐标系中，镜像可以通过给定的镜像轴来表示。
设镜像轴为y轴，对于坐标系中的任意点(x, y)，经过镜像变换后的新坐标为(-x, y)。
二、旋转旋转是指将一个点按照一定的角度绕某个中心点进行旋转。
在解析几何中，旋转可以通过给定的旋转角度和旋转中心来表示。
设旋转角度为θ，旋转中心为(x0, y0)，对于坐标系中的任意点(x, y)，经过旋转变换后的新坐标为：x' = (x - x0) * cosθ - (y - y0) * sinθ + x0y' = (x - x0) * sinθ + (y - y0) * cosθ + y0通过这个公式，可以实现对坐标系中的点进行任意角度的旋转。
三、应用案例坐标变换和旋转在解析几何中有着广泛的应用。
下面我们以一个具体的案例来说明其应用。
假设有一个矩形，其四个顶点坐标为A(x1, y1)，B(x2, y2)，C(x3, y3)，D(x4, y4)。
三维空间刚体运动——（1）齐次坐标与旋转矩阵
三维空间刚体运动——（1）齐次坐标与旋转矩阵⽬录：什么是齐次坐标？简单的说：齐次坐标就是在原有坐标上加上⼀个维度：使⽤齐次坐标有什么优势1、能⾮常⽅便的表达点在直线或平⾯上在2D平⾯上，⼀条直线 l 可以⽤⽅程 ax + by + c = 0 来表⽰，该直线⽤向量表⽰的话⼀般记做我们知道点p = (x, y)在直线 l 上的充分必要条件是 ax + by + c = 0如果使⽤齐次坐标的话，点p的齐次坐标就是p'=(x, y, 1)那么 ax + by + c = 0 就可以⽤两个向量的内积（点乘）来表⽰：因此，点p在直线l上的充分必要条件就是直线l 与p的齐次坐标p'的内积：是不是很⽅便呢！同理，我们知道三维空间的⼀个平⾯A可以⽤⽅程 ax + by + cz + d = 0 来表⽰，三维空间的⼀个点P=(x, y, z) 的齐次坐标 P'=(x, y, z, 1)，类似的，点P在空间平⾯A上可以⽤两个向量的内积来表⽰，如下：因此，点P在平⾯A上的充分必要条件就是平⾯A 向量与P的齐次坐标P'的内积（点乘）：2、⽅便表达直线与直线，平⾯与平⾯的交点先给出结论，后⾯再具体解释：结论：在齐次坐标下，可以⽤两个点 p, q 的齐次坐标叉乘结果来表达⼀条直线 l，也就是l = p x q也可以使⽤两条直线 l, m 的叉乘表⽰他们的交点 xx = l x m见下⾯⽰例图。
之所以可以这么简洁的表⽰交点是因为采⽤了齐次坐标的表⽰⽅式。
那么这是为什么呢？先介绍⼀下叉乘（也称叉积、外积）的概念：两个向量 a和b 的叉乘仅在三维空间中有定义，写作 a x ba xb 是与向量 a, b都垂直的向量，其⽅向通过右⼿定则（见下图）决定。
其模长等于以两个向量为边的平⾏四边形的⾯积（见下图）。
叉乘可以定义为：其中θ表⽰a, b的夹⾓（0°到180°之间），||a||, ||b||是向量a, b的模长n则是⼀个与向量a, b所构成的平⾯垂直的单位向量根据叉乘定义：向量⾃⾝叉乘结果为0，因为夹⾓为0。
机器人学变换矩阵-概述说明以及解释
机器人学变换矩阵-概述说明以及解释1.引言1.1 概述机器人学是研究机器人的机械结构、运动规划、感知与控制等方面的学科。
作为人工智能和自动化领域的重要分支，机器人学在工业、医疗、农业、航空航天等领域有着广泛的应用。
本文旨在介绍机器人学中的一个重要概念——变换矩阵。
变换矩阵能够描述机器人在三维空间中的位置和姿态，是机器人学中的核心概念之一。
通过对变换矩阵的研究，可以帮助我们更好地理解机器人的运动规划、姿态表示以及感知与控制等问题。
在本文中，我们将从机器人学基础开始，介绍机器人学的概述和机器人的运动学知识。
然后，我们将详细讨论变换矩阵的应用，包括机器人姿态表示、运动规划以及感知与控制等方面。
最后，我们将介绍变换矩阵的计算方法，包括坐标系变换、旋转矩阵与平移矩阵以及变换矩阵的乘法与逆矩阵等内容。
通过本文的阅读，读者将能够了解机器人学中的变换矩阵的概念、应用和计算方法。
同时，我们也将对变换矩阵的未来发展进行展望，并总结本文的内容。
机器人学的研究对于推动自动化技术的发展具有重要的意义，希望本文能够为读者对机器人学的研究和应用提供一定的帮助和启示。
*（请注意，以上内容仅为示例，具体内容需要根据文章内容和结构进行编写）*文章结构是指文章按照一定的组织方式和逻辑顺序来呈现内容的方式。
本文的结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 机器人学基础2.1.1 机器人学概述2.1.2 机器人运动学2.1.3 机器人学中的变换矩阵2.2 变换矩阵的应用2.2.1 机器人姿态表示2.2.2 机器人运动规划2.2.3 机器人感知与控制2.3 变换矩阵的计算方法2.3.1 坐标系变换2.3.2 旋转矩阵与平移矩阵2.3.3 变换矩阵的乘法与逆矩阵3. 结论3.1 总结3.2 对变换矩阵的展望3.3 结束语本文的结构按照从前到后的逻辑顺序组织，首先通过引言部分引入了文章的背景和目的，然后在正文部分逐步介绍了机器人学的基础知识、变换矩阵的应用以及计算方法，最后在结论部分进行总结，并对变换矩阵的未来发展进行展望，并以结束语作为文章的结尾。
机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵物理意义
机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵物理意义机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵的物理意义机器人旋转变换矩阵和平移变换矩阵是机器人控制中的重要概念，它们描述的是机器人在关节空间内的变换关系，是机器人形状变换的基础。
本文将从物理意义和数学推导这两个方面来详细阐述旋转变换矩阵和平移变换矩阵的意义。
一、旋转变换矩阵的物理意义旋转变换矩阵是机器人运动学中的重要概念，它主要用于描述机器人各关节之间在关节空间内的相对旋转关系，并能有效地表示机器人关节的空间位置和姿态。
旋转变换矩阵是一个3×3矩阵，它可以用以下公式表示：R= [Ri] = [a1 a2 a3]其中Ri就是机器人每个关节之间的相对旋转矩阵，它表示关节之间绕着指定轴的旋转角度。
特别地，旋转变换矩阵还可以用来表示机器人关节的空间位置和姿态。
如果将3 x 3矩阵R视为一个向量，它便可以描述机器人末端的一个三维坐标系。
旋转变换矩阵由四个矩阵元素a,b,c和d构成，a,b和c分别表示x,y,z轴的旋转角度，而d为一个称为“偏转”的矩阵元素，被用来描述“坐标系间的偏移”，也表示机器人末端的空间位置。
旋转变换矩阵还可以用来表示机器人末端的姿态。
机器人末端有两种姿态，一种是末端朝向、即末端的三维空间位置和方向，另一种是机器人轴向、即机器人末端的转向角。
这两种姿态都可以用旋转变换矩阵来描述，a,b,c三个元素表示末端朝向，而d表示机器人轴向。
二、平移变换矩阵的物理意义平移变换矩阵也是机器人运动学中重要的概念，它用来描述机器人各关节之间在关节空间内的相对位移关系，有效能实现机器人从一个空间点移动到另一个空间点的轨迹设计。
同样，平移变换矩阵也是一个3×3矩阵，可以用以下公式表示：T= [Tj] = [q1 q2 q3]其中Tj为机器人每个关节之间的相对位移矩阵，它表示关节之间的位移距离。
特别地，平移变换矩阵可以用来描述机器人末端关节的位移关系，也可以用来表示机器人关节的空间位置和运动轨迹。
刚体姿态移动及旋转公式
刚体的姿态移动和旋转可以通过以下公式来描述：
姿态移动（Translation）：在三维空间中，刚体的姿态移动可以用一个平移向量来表示。
假设平移向量为T = (tx, ty, tz)，表明刚体在x、y和z轴方向上的平移距离。
刚体在平移操作下的新位置可以通过以下公式计算：新位置= 旧位置+ 平移向量
旋转（Rotation）：刚体的旋转可以用旋转矩阵或四元数来表示。
旋转矩阵是一个3x3的矩阵，可以将刚体的坐标轴从初始姿态旋转到新的姿态。
假设旋转矩阵为R，刚体在旋转后的新位置可以通过以下公式计算：
新位置= R * 旧位置
另一种表示旋转的方式是使用四元数。
四元数是一种复数扩展，由一个实部和三个虚部组成。
假设旋转用四元数表示为q = (qw, qx, qy, qz)，其中(qx, qy, qz)表示旋转轴的方向，qw表示旋转的角度。
刚体在旋转后的新位置可以通过以下公式计算：
新位置= q * 旧位置* q*
这些公式可以用于计算刚体在空间中移动和旋转后的新位置。
需要注意的是，刚体的移动和旋转是连续的操作，所以如果需要执行多次移动或旋转，应该按顺序应用这些公式。
同时，还可以通过矩阵和四元数的相乘顺序来实现不同的旋转顺序，例如先绕X轴旋转再绕Y轴旋转，或先绕Y轴旋转再绕X轴旋转。
刚体坐标系变换
刚体坐标系变换是描述刚体在空间中的运动和位置的一种方法。
刚体运动是指刚体在空间中的位移和姿态的改变，而刚体的坐标系可以用来描述这种运动。
在刚体坐标系变换中，通常有两个坐标系：世界坐标系和局部坐标系。
世界坐标系是一个固定的参考坐标系，用于描述刚体的全局位置和运动。
局部坐标系则是一个与刚体固连的坐标系，用于描述刚体的局部特征和运动。
刚体坐标系变换可以通过一系列的矩阵变换来描述。
具体来说，从局部坐标系到世界坐标系的变换称为正向变换，其对应的矩阵称为正向变换矩阵。
相反地，从世界坐标系到局部坐标系的变换称为反向变换，其对应的矩阵称为反向变换矩阵。
正向变换矩阵可以通过一系列的旋转和平移操作来得到。
旋转操作可以使用旋转矩阵来表示，其描述了刚体相对于某个轴的旋转角度。
平移操作则可以通过平移向量来表示，其描述了刚体在空间中的位移。
反向变换矩阵则是通过将正向变换矩阵转置得到的。
正向变换矩阵和反向变换矩阵之间的关系可以用以下公式表示：
正向变换矩阵×反向变换矩阵= 单位矩阵
通过使用这些变换矩阵，我们可以方便地描述和计算刚体的运动和位置，从而在机器人学、计算机图形学、虚拟现实等领域中得到广泛应用。
旋转矩阵和平移矩阵点变换
旋转矩阵和平移矩阵点变换旋转矩阵和平移矩阵是二维和三维空间中常用的线性变换矩阵。
它们可以用来描述图像在空间中的旋转、平移和缩放等等变换。
旋转矩阵通常用来描述图像绕某个固定点或者固定轴的旋转变换，而平移矩阵则用来描述图像在空间中的平移变换。
在计算机图形学中，我们通常将这些变换用矩阵的形式来表示，以便进行计算和处理。
首先让我们来看看二维空间中的旋转矩阵。
假设我们有一个二维坐标系，其中的一个点P(x,y)需要进行旋转变换，那么旋转后的点P'(x',y')可以通过以下的公式来计算：x' = x * cos(θ) - y * sin(θ)y' = x * sin(θ) + y * cos(θ)其中θ表示旋转的角度。
上面的公式可以通过一个旋转矩阵来表示：R = |cos(θ) -sin(θ)||sin(θ) cos(θ)|我们可以将点P表示成一个列向量[Px,Py]，旋转矩阵R表示成一个2x2的矩阵，那么旋转后的点P'可以通过以下公式来计算：P' = R * P同样的，我们也可以用矩阵的形式来表示平移变换。
假设我们有一个二维坐标系，一个点P(x,y)需要进行平移变换，平移向量为T(tx,ty)，那么平移后的点P'(x',y')可以通过以下的公式来计算：x' = x + txy' = y + ty同样的，上面的公式也可以通过一个平移矩阵来表示：T = |1 0 tx||0 1 ty||0 0 1|我们可以将点P表示成一个列向量[Px,Py,1]，平移矩阵T表示成一个3x3的矩阵，那么平移后的点P'可以通过以下公式来计算：P' = T * P以上就是二维空间中的旋转矩阵和平移矩阵的基本概念和应用。
下面我们来看看三维空间中的旋转矩阵和平移矩阵。
三维空间中的旋转矩阵和平移矩阵与二维空间中的类似，不同的是它们需要用3x3的矩阵来表示。
小谈矩阵和坐标变换
小谈矩阵和坐标变换很多朋友学习3D游戏编程，但往往一些基本概念含混不清，这会对以后的学习带来很大阻碍。
最近看到有朋友问关于矩阵和坐标变换如何理解，故在此略作讨论，如有谬误，请不吝赐教！首先，谈到矩阵，就离不开坐标变换，而3D坐标变换的基础是来源于线性代数。
以下摘抄自孟岩的blog：1 线性空间中的任何一个对象，通过选取基和坐标的办法，都可以表达为向量的形式。
这里只要把基看成是线性空间里的坐标系就可以了。
在线性空间中选定基之后，向量刻画对象，矩阵刻画对象的运动，用矩阵与向量的乘法施加运动。
所以，矩阵的本质是运动的描述。
2 矩阵是线性空间中的线性变换的一个描述。
在一个线性空间中，只要我们选定一组基，那么对于任何一个线性变换，都能够用一个确定的矩阵来加以描述。
3 矩阵不仅可以作为线性变换的描述，而且可以作为一组基的描述。
而作为变换的矩阵，不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去，而且也能够把线性空间中的一个坐标系（基）表换到另一个坐标系（基）去。
而且，变换点与变换坐标系，具有异曲同工的效果。
线性代数里最有趣的奥妙，就蕴含在其中。
我们先讨论3*3矩阵：1 矩阵的行序和列序（也称行优先或列优先）仅仅是指矩阵的存储方式，即我们如果用一个4*4数组m存储矩阵，如果m[0][0]-m[0][3]连续存储了矩阵的第一行，那么就是行优先，反之就是列优先。
无论是行优先还是列优先，它们代表的数学意义是相同的。
2 如果矩阵是行序，那么它的第一列（m[0][0],m[1][0],m[2][0]）就代表X变换，第二列就是Y变换，第三列就是Z变换。
我们来看看为什么：刚才提到矩阵把线性空间中的一个点给变换到另一个点，不妨称变换前的点为P1(x1,y1,z1)，变换后的点为P2(x2,y2,z2）：那么根据线代中的矩阵乘法，P1 * M = P2展开就成了：m00,m01,m02(x1,y1,z1) * m10,m11,m12 = x1*m00+y1*m10+z1*m20+ x1*m01*m20,m21, m22 y1*m11+z1*m21,x1*m02+y1*m12+z1* m22所以：x2 = x1*m[0][0] + y1*m[1][0] + z1*m[2][0];y2 = x1*m[0][1] + y1*m[1][1] + z1*m[2][1];z2 = x1*m[0][2] + y1*m[1][2] + z1*m[2][2];看出什么了吗？如果把一个行序矩阵（接下来讨论的都是行序矩阵，就省略行序二字了）的每一列分别用X,Y,Z三个矢量来表示，那么M就表示为：XYZ三根轴。
刚体在三维空间的旋转（关于旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角）
刚体在三维空间的旋转（关于旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角）最近学习了一些关于三维空间旋转相关的知识，借此梳理一下备忘。
三维空间的旋转(3D Rotation)是一个很神奇的东东：如果对某个刚体在三维空间进行任意次的旋转，只要旋转中心保持不变，无论多少次的旋转都可以用绕三维空间中某一个轴的一次旋转来表示。
表示三维空间的旋转有多种互相等价的方式，常见的有旋转矩阵、DCM、旋转向量、四元数、欧拉角等。
本篇文章主要梳理一下这些表示方式及相互转换的方法。
1. 欧拉角(Euler Angle)最直观的表示方式是绕刚体自身的X、Y、Z三个轴分别进行旋转某个角度，这就是所谓的欧拉角(Euler Angle)表示方式。
Euler Angle需要注意的是，欧拉角的表示方式里，yaw、pitch、roll的顺序对旋转的结果是有影响的。
给定一组欧拉角角度值，比如yaw=45度，pitch=30度，roll=60度，按照yaw-pitch-roll的顺序旋转和按照yaw-roll-pitch的顺序旋转，最终刚体的朝向是不同的！换言之，若刚体需要按照两种不同的旋转顺序旋转到相同的朝向，所需要的欧拉角角度值则是不同的！另外需要注意的是，在欧拉角的表示方式里，三个旋转轴一般是随着刚体在运动，即wikipedia中所谓的intrinsic rotation，见下图动画所示(图来自wikipedia)。
相对应的另一种表示方式是，三个旋转轴是固定的，不随刚体旋转而旋转，即extrinsic rotation，这种表示方式在计算机视觉中不是很常用。
欧拉角的表示方式比较直观，但是有几个缺点：(1) 欧拉角的表示方式不唯一。
给定某个起始朝向和目标朝向，即使给定yaw、pitch、roll的顺序，也可以通过不同的yaw/pitch/roll的角度组合来表示所需的旋转。
比如，同样的yaw-pitch-roll顺序，(0,90,0)和(90,90,90)会将刚体转到相同的位置。
空间形的坐标变换与缩放
空间形的坐标变换与缩放在计算机图形学领域，空间形的坐标变换与缩放是一种常见的操作，它们可以用来改变对象的位置、尺寸和方向。
在本文中，我们将介绍坐标变换和缩放的概念和原理，并探讨它们在图形学中的应用。
一、坐标变换的概念和原理坐标变换是指通过一系列数学运算将一个坐标系中的点转换到另一个坐标系中。
常见的坐标变换操作包括平移、旋转和缩放。
1. 平移变换平移变换是指将对象沿着指定的方向移动一定的距离。
它可以用一个平移向量来表示，平移向量的分量分别对应于x、y和z轴上的平移量。
平移变换可以表示为：```T(x, y, z) = (x + tx, y + ty, z + tz)```其中，T表示平移变换，(x, y, z)表示原始点的坐标，(tx, ty, tz)表示平移向量。
2. 旋转变换旋转变换是指将对象绕一个固定点或一个坐标轴旋转一定的角度。
旋转变换可以用一个旋转矩阵来表示，旋转矩阵的不同元素代表了不同的旋转角度和旋转轴。
常见的旋转变换包括绕x轴、y轴和z轴的旋转。
3. 缩放变换缩放变换是指改变对象的尺寸，使其变大或变小。
缩放变换可以用一个缩放因子来表示，缩放因子的不同分量分别对应于x、y和z轴上的缩放比例。
缩放变换可以表示为：```S(x, y, z) = (sx * x, sy * y, sz * z)```其中，S表示缩放变换，(x, y, z)表示原始点的坐标，(sx, sy, sz)表示缩放因子。
二、坐标变换与缩放的应用坐标变换和缩放在计算机图形学中有广泛的应用，下面我们列举几个常见的应用场景。
1. 3D模型变换在3D建模中，我们常常需要对模型进行平移、旋转和缩放操作，以便调整模型的位置、朝向和大小。
例如，当我们设计一个房屋模型时，可以通过平移变换将模型移动到正确的位置，通过旋转变换调整模型的方向，通过缩放变换改变模型的大小。
2. 游戏开发在游戏开发中，坐标变换和缩放可以用来实现角色的移动和变换，以及游戏地图的放大和缩小。
几何变换的应用知识点总结
几何变换的应用知识点总结几何变换是指在平面或者空间中进行形状、位置、大小的改变。
它在很多领域都有广泛的应用，例如计算机图形学、计算机视觉、物体识别等。
本文将总结几何变换的一些常用知识点。
一、平移变换（Translation）平移变换是指将图形按照指定的向量沿某个方向进行移动。
在平面坐标系中，平移变换可以表示为：(x', y') = (x, y) + (dx, dy)其中，(x, y)是原始坐标点，(dx, dy)是平移向量，(x', y')是平移后的坐标点。
平移变换常常用于将图形移动到指定的位置上，或者进行图形的平移对称等操作。
二、旋转变换（Rotation）旋转变换是指将图形围绕某个点或者某个轴线进行旋转的操作。
在平面坐标系中，旋转变换可以表示为：(x', y') = (x - cx) * cos(θ) - (y - cy) * sin(θ) + cx,(x - cx) * sin(θ) + (y - cy) * cos(θ) + cy其中，(x, y)是原始坐标点，(cx, cy)是旋转中心点，θ是旋转角度，(x', y')是旋转后的坐标点。
旋转变换常常用于图形的旋转、图像的翻转等操作。
三、缩放变换（Scaling）缩放变换是指将图形按照指定的比例进行扩大或者缩小的操作。
在平面坐标系中，缩放变换可以表示为：(x', y') = (x * sx, y * sy)其中，(x, y)是原始坐标点，(sx, sy)是缩放比例，(x', y')是缩放后的坐标点。
缩放变换常常用于图形的放大或者缩小。
四、错切变换（Shear）错切变换是指将图形在一个方向上进行比例拉伸的操作。
在平面坐标系中，垂直错切变换可以表示为：(x', y') = (x + k * y, y)水平错切变换可以表示为：(x', y') = (x, y + k * x)其中，(x, y)是原始坐标点，k是错切系数，(x', y')是错切后的坐标点。
6.7.2坐标变换和变换矩阵
2 1 1 is (iA iB iC ) 3 2 2
2 3 3 is (0 iB iC ) 3 2 2
代入已知条件，
3 3 i I sin( t ) is I m sin(t ) s m 2 2 2
27
5. 两相—两相旋转变换（2s/2r变换）
C3s /2 r C3s /2 s C2 s /2 r
（6-90）
35
对上面矩阵求逆，即可得到两相旋转坐标系到三相 静止坐标系的变换矩阵
cos sin 2 cos( 120 ) sin( 120 ) 3 cos( 120 ) sin( 120 ) 1 2 1 2 1 2
N2i0 KN3 iA iB iC
把零轴电流也增广到变换式中，即得
1 i i N 3 0 N 2 i 0 K
1 2 3 2 K
20
1 2 iA iA 3 i i C B 3 s /2 s B 2 iC iC K
i
ω1 i
F
图B 两相交流绕组
12
（3）旋转的直流绕组与等效直流电机模型
q
1
iq
q d
F d id
图C 旋转的直流绕组
13
等效的概念
由此可见，以产生同样的旋转磁动势为准则，图a 的三相交流绕组、图b的两相交流绕组和图c中整体旋转 的直流绕组彼此等效。或者说，在三相坐标系下的 iA、 iB 、iC，在两相坐标系下的 i、i 和在旋转两相坐标系 下的直流 id、iq 是等效的，它们能产生相同的旋转磁动 势。
了解几何变换与坐标系
了解几何变换与坐标系几何变换是指对平面或者空间中的图形进行形状或者位置上的改变。
在数学和计算机图形学中，几何变换是非常重要的概念，它们用于描述和处理对象的形状和位置变化。
而坐标系则是表示几何变换的基础，它提供了一种有序的框架，通过坐标来描述点、线、面等几何对象的位置。
一、平移变换平移变换是指将一个对象沿指定的方向移动一个给定的距离。
在平面上，平移变换可以用向量来表示。
假设有一个向量v=(x,y)，表示一个点的位置。
进行平移变换时，我们可以将点的坐标增加或减少一个向量t=(a,b)，即新的点的位置就是(x+a,y+b)。
在三维空间中，平移变换同样可以使用向量来表示。
向量的每个分量对应于空间中的三个方向，分别是x、y、z轴。
进行平移变换时，将点的坐标增加或减少一个向量(a,b,c)，即新的点的位置为(x+a,y+b,z+c)。
二、旋转变换旋转变换是指将一个对象绕某个点或者轴旋转一定的角度。
在平面上，旋转变换可以使用旋转矩阵来表示。
假设有一个点P(x,y)，我们需要将其绕原点逆时针旋转θ角度。
根据旋转矩阵的定义，新的点的坐标可以表示为：x' = x*cosθ - y*sinθy' = x*sinθ + y*cosθ在三维空间中，旋转变换同样可以使用旋转矩阵来表示。
假设有一个点P(x,y,z)，我们需要将其绕某个轴旋转θ角度。
旋转矩阵的定义会稍微复杂一些，需要考虑到三个坐标轴的变换。
公式如下所示：x' = x*(cosθ + (1-cosθ)*a^2) + y*((1-cosθ)*a*b - sinθ*c) + z*((1-cosθ)*a*c + sinθ*b)y' = x*((1-cosθ)*a*b + sinθ*c) + y*(cosθ + (1-cosθ)*b^2) + z*((1-cosθ)*b*c - sinθ*a)z' = x*((1-cosθ)*a*c - sinθ*b) + y*((1-cosθ)*b*c + sinθ*a) + z*(cosθ + (1-cosθ)*c^2)其中a、b、c分别表示旋转轴的方向向量的三个分量。
坐标变换 空间刚体旋转移动坐标变换矩阵概要共33页PPT
坐标变换 空间刚体旋转移动 坐标变换矩阵概要
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
Thank you
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
俯视图变换矩阵
TH= 则有：
[x* y* z* 1]=[x y z 1]
由此我们可以看到， 3个视图中y均为0，这 是由于变换后，3个视 图均落在XOZ平面上 的缘故。这样，可用 Tw=[x 0 -y-n 1] x*, z*坐标直接画出3 个视图。
例 画出所示形体的三面投影图
解：设n=10 l=10, 则 主视图（ V 面）投影 为
比例变换 矩阵
等比例变换
当a=e=j=1，s≠1时，产生整体等比例变换。
整体等比例 变换矩阵
2、平移变换
平移变换 矩阵
3、旋转变换
1） 绕X轴旋转θ角
空间立体绕 x 轴旋转 时,立体上各点的x坐标不 变 , 只有 y 、 z 坐标改变。 变换矩阵为：
3、旋转将形体的点集向yoz面（W面）投影，即令x坐标 为0；绕z轴逆转90度，使与V 面在同一平面，再 沿x负方向平移l，使与V面投影保持间距l 。则变 换矩阵如下：
侧视图的变换矩阵
即 Tw 则有：
[x* y* z* 1]=[x y z 1] Tw=[-y-l 0 z 1]
3、俯视图变换矩阵
取 xoy 平面（即 H 面）上的投影，即令 z 坐标 为0 ；再绕 x 轴逆转 90 度，使与 V面在同一平面， 然后再沿z轴负方向平移 N，使与V面投影保持间 距N。则变换矩阵如下：
变换后点的坐标为： [x* y* z* 1]=[x y z 1] Txoz=[x -y z 1]
同理，可建立对 xoy 、 yoz 面对称的变换 矩阵分别为：
3.4.2 三维图形的投影变换
在工程设计中，产品的几何模型通常是用 三面投影图来描述，即用二维图形表达三维物 体。 投影就是把空间物体投影到投影面上而得 到的平面图形，利用变换矩阵，可方便地实现 三维图形的正投影变换（三视图），正轴测投 影变换（轴测图）和透视变换（透视图）。
3、旋转变换
3） 绕Z轴旋转θ角
变换矩阵为：
4、错切变换
错切变换是指三维立体沿x、y、z三个方向 产生错切，错切变换是画斜轴测图的基础，其变 换矩阵的一般形式为：
按X、Y、Z轴三个不同的方向，可分为6种 情况 ：
1）
沿x含y错切
变换矩阵为：
所以： [x y z 1] T x(y)=[x+dy y z 1]=[x* y* z* 1]
投影变换的类型
一、 三视图
机械工程图中的三视图是对三维空间的物体以垂 直于坐标平面的投影线分别作正投影而获得的。
1、主视图变换矩阵
取xoz平面上的投影为主视图， 只须将立体的 y坐标变为零，变换矩阵为：
则有：
[x* y* z* 1]=[x y z 1] Tv=[x 0 z 1]
2、侧视图的变换矩阵
一点透视 变换矩阵
0 0 0 1
=[x
规格化
0 z 1-y/y2]
令q=-1/y2，则主灭点在Y轴上y=1/q处，投影面为 XOZ平面的一点透视变换矩阵为： T单y
对点进行一点透视投影变换: [x* y* z* 1]=[x y z 1] T单y =[x 0 z 1+qy]
规格化
透视变换
1
透视变换
当O、O’重合时，投影面与XOZ重合，即 y1=0，则：
即：
1 0 [x* y* z* 1]=[x y z 1] 0 0 1 =[x y z 1] 0 0 0 0 0 0 1 0 -1/y2 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 -1/y2 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
二、透视投影变换
透视投影从一个 视点透过一个平面(画 面)观察物体，其视线 (投影线)是从视点(观 察点)出发，视线是不 平行的。视线与画面 相截交得到的图形就 是透视图。
透视变换
如图所示，空间一点P(x，y，z)，设S为视 点，并在Y轴上，投影面垂直Y轴且交于O’ 点。投影面距坐标系原点的距离为y1，视 点距原点的距离为y2，由相似三角形的关 系有：
将矩阵分为四部分， 则每个子矩阵对图形的变 换作用为：
3X3方阵
产生三维图形的比例、
对称、旋转、错切等基本变换。 [l m n]产生沿X、Y、Z方向的平移变换。 [p q r]T产生图形的透视变换。 [s]产生图形的总比例变换。
1、比例变换
与二维比例变换类似，主对角线上的元素a e j 起局部比例变换的作用，而元素 s 则起整体比例 变换的作用。 例如令非对角线上的元素全为零， s=1 ，对空 间点的位置向量进行变换，即：
3.4 三维图形变换
３.４.１三维基本变换
３.４.２三维图形的投影变换
3.4.1 三维基本变换
以二维变换为基础，很容易引伸到三维变换。 二维点的位置向量其齐次坐标是用三个分量[x y 1]来表示的，三维点的位置向量则要用四个分量 [x y z 1]来表示了。相应的变换矩阵也要用T4X4 方阵的形式。
延其它方向错切
同理：沿 沿 x含z错切变换矩阵为： 沿z z含 y 含y x z错切变换矩阵为： 错切变换矩阵为：
5、对称变换
二维对称变换是对称于坐标轴或某一 特定的直线或原点。 三维最简单的对称变换是对称于坐标 平面的变换，即变换前后的两个图形对称 于某一坐标平面。
1）对称于xoz面
若对称于xoz面，则图形点集的x、z坐标不会 改变，仅 y 坐标改变符号，故只须将产生恒等变 换的单位矩阵中主管 y 向变化的第二列元素异号， 即可得到对称于xoz面的变换矩阵Txoz为：