本文综合了几个相关的维基百科,加了点自己的理解,从比较基础的向量投影和叉积讲起,推导出罗德里格斯旋转公式.公式比较繁杂,如有错误,欢迎评论区指出. 对于向量的三维旋转问题,给定旋转轴和旋转角度,用罗德里格斯(Rodrigues)旋转公式可以得出旋转后的向量.另外,罗德里格斯旋转公式可以用旋转矩阵表示,即将三维旋转的轴-角(axis-angle)表示转变为旋转矩阵表示. 向量投影(Vector projection) 向量a在非零向量b上的向量投影指的是a在平行于向量b的直线上的正交投影.结果是一…
原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12115244.html 知道旋转前后矩阵向量值 如何去求旋转矩阵R 的c++/c#代码??? 因为需要用到矩阵处理库所以需要先配置 一.Eigen库的配置(VS2017) Eigen库下载: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 下载文件并解压: 然后在自己的VS工程属性中的这个附加包含进去 注意看清楚了 是D:\Depen…
课程的 YouTube 地址为:https://www.youtube.com/playlist?list=PLTBdjV_4f-EJn6udZ34tht9EVIW7lbeo4 .视频评论区可以找到课程所使用课件与练习题的下载地址. 课程第2章从李群与李代数的角度介绍三维空间的刚体运动.李群即常见的旋转矩阵.变换矩阵,李代数与李群对应,李代数 \(se(3)\) 是所有三维反对称阵的集合. 将李代数映射到李群,使得旋转与变换可微,并且消除了旋转矩阵的约束条件($ R^TR = I, det(R)…
回顾Games101 chatper1 - 6 前言 本文只写回顾后重新加深认识的知识 透视除法的意义 经过MVP矩阵之后,将模型空间下某点的坐标,转换成了裁剪空间下的坐标,此时因为裁剪空间的范围是x∈[-W/2,W/2]和y∈[-H/2,H/2],所以经过以下两个变换,其中除以pz就是透视除法 一: \[-1≤2·\frac{\left( \frac{p_x}{p_z}·near \right)}{w}≤1 \\ -1≤2·\frac{\left( \frac{p_y}{p_z}·near \…
基础变换(二维) 三维变化与二维变换矩阵类似 齐次坐标下的基础变换 Scale: \[S(s_x,s_y) =\begin{pmatrix} s_x &0 &0\\ 0 & s_y & 0 \\ 0&0&1 \end{pmatrix}\] Rotation: \[R(\alpha) = \begin{pmatrix} \cos\alpha& - \sin\alpha & 0 \\ \sin\alpha & \cos \alpha &a…
跟着闫令琪老师的课程学习,总结自己学习到的知识点 课程网址GAMES101 B站课程地址GAMES101 课程资料百度网盘[提取码:0000] 计算机图形学概述 计算机图形学是一门将模型转化到屏幕上图像的一门基础学科,主要分为:Rasterization(光栅化).Curves and Meshes(几何表示).Ray Trancing(光线追踪).Animation/Simulation(动画和模拟) 图形学与计算机视觉的简单界限: (1) 计算机视觉是将屏幕上的图片转化为模型的过程; (2)…
最近几个月因为工作接触到了机械臂的项目,突然对机械臂运动方法产生了兴趣,也就是如何控制机械臂的位置和姿态.借用一张网上的图片,应该是ur5的尺寸.我用到的是ur3机械臂,除了尺寸不一样,各关节结构和初始位置和ur5是一样的. ur机械臂是六自由度机械臂,由D-H参数法确定它的运动学模型,连杆坐标系的建立如上图所示.我当时在这个地方的理解上走了不少弯路,后来找个一个视频,我觉得讲解地比较容易理解,可以参考一下Denavit-Hartenberg参数视频详解.ur机械臂DH参数表如下, 转动关节θi…
1.验证旋转矩阵是正交矩阵 感觉下面这篇博客写的不错 http://www.cnblogs.com/caster99/p/4703033.html 总结一下:旋转矩阵是一个完美的矩阵——正交矩阵.①行列式为1,②每个列向量都是单位向量且相互正交,③它的逆等于它的转置. 2.罗德里格斯公式的简单推导 http://blog.sina.com.cn/s/blog_ea828d2a0102wlk6.html 罗德里格斯旋转公式是通过反对称矩阵求旋转矩阵的方法,起初我在看别人写的姿态解算分析文章里看到,…
第一单元(介绍关于变换的数学知识) :基本二维变换 模型坐标系,世界坐标系 1.缩放 Scale(规模,比例) Sx表示在x方向上放大的倍数,Sy表示在y方向上放大的倍数,因此X坐标乘以Sx,Y坐标乘以Sy 缩放的你操作就是用x坐标和Y坐标分别乘以Sx和Sy的倒数.因此,如果放大了2倍,则其逆操作就是放大1/2倍,就是Sx和Sy的倒数 缩放矩阵是一个对角矩阵,将坐标乘以对应的缩放系数即可. 2.错切 Y坐标不发生变化,因此矩阵的第二行仍然是[0  1],乘起来仍然是y x的值等于之前的x的值加上…
向量的平移,比较简单. 缩放也较为简单 矩阵如何进行计算呢?之前的文章中有简介一种方法,把行旋转一下,然后与右侧对应相乘.在谷歌图片搜索旋转矩阵时,看到这张动图,觉得表述的很清晰了. 稍微复杂一点的是旋转,如果只是二维也很简单(因为很直观),但因为是三维的,有xyz三个轴,先推导二维的再延伸到三维. YouTube上有很好的推导过程,视频链接地址(需穿.墙) https://www.youtube.com/watch?v=8XRvpDhTJpw 有点P(Xa,Ya),当坐标由 x –> y 旋转…