转换矩阵、平移矩阵、旋转矩阵关系以及python实现旋转矩阵、四元数、欧拉角之间转换

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了转换矩阵、平移矩阵、旋转矩阵关系以及python实现旋转矩阵、四元数、欧拉角之间转换。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。


由于在平时总是或多或少的遇到平移旋转的问题,每次都是现查资料,然后查了忘,忘了继续查,这次弄明白之后干脆写一篇文章,给人方便同时于己方便,后续如有扩充或变动也方便添加。

1. 转换矩阵、平移矩阵、旋转矩阵之间的关系

假设有两个向量 a 1 = ( x 1 , y 1 , z 1 ) a_1 = (x_1, y_1, z_1) a1=(x1,y1,z1) a 2 = ( x 2 , y 2 , z 2 ) a_2 = (x_2, y_2, z_2) a2=(x2,y2,z2),它们的转换关系为:

a 1 = R ∗ a 2 + T a_1 = R * a_2 + T a1=Ra2+T
这里 R R R就是它的旋转矩阵 T T T就是它的平移矩阵。使用齐次方式表示如下:

( a 1 1 ) = ( R T 0 1 ) ∗ ( a 2 1 ) \begin{pmatrix} a_1\\ 1 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} R&T\\ 0&1 \end{pmatrix}* \begin{pmatrix} a_2\\1 \end{pmatrix} (a11)=(R0T1)(a21)
使用元素值替换后,表示如下:
( x 1 y 1 z 1 1 ) = ( r 11 r 12 r 13 t 1 r 21 r 22 r 23 t 2 r 31 r 32 r 33 t 3 0 0 0 1 ) ∗ ( x 2 y 3 z 2 1 ) \begin{pmatrix} x_1\\y_1\\z_1\\1 \end{pmatrix}= \begin{pmatrix} r_{11}&r_{12}&r_{13}&t_{1}\\ r_{21}&r_{22}&r_{23}&t_{2}\\ r_{31}&r_{32}&r_{33}&t_{3}\\ 0&0&0&1 \end{pmatrix}* \begin{pmatrix} x_2\\y_3\\z_2\\1 \end{pmatrix} x1y1z11 = r11r21r310r12r22r320r13r23r330t1t2t31 x2y3z21
在仿射变换中的转换矩阵表示先线性变换再平移。在这里转换矩阵表示如下:
转换矩阵 = ( r 11 r 12 r 13 t 1 r 21 r 22 r 23 t 2 r 31 r 32 r 33 t 3 0 0 0 1 ) 转换矩阵= \begin{pmatrix} r_{11}&r_{12}&r_{13}&t_{1}\\ r_{21}&r_{22}&r_{23}&t_{2}\\ r_{31}&r_{32}&r_{33}&t_{3}\\ 0&0&0&1 \end{pmatrix} 转换矩阵= r11r21r310r12r22r320r13r23r330t1t2t31
平移矩阵表示如下:
平移矩阵 T = ( t 1 t 2 t 3 ) 平移矩阵T=\begin{pmatrix} t_{1}\\ t_{2}\\ t_{3}\\ \end{pmatrix} 平移矩阵T= t1t2t3
旋转矩阵表示如下:
旋转矩阵 R = ( r 11 r 12 r 13 r 21 r 22 r 23 r 31 r 32 r 33 ) 旋转矩阵R=\begin{pmatrix} r_{11}&r_{12}&r_{13}\\ r_{21}&r_{22}&r_{23}\\ r_{31}&r_{32}&r_{33} \end{pmatrix} 旋转矩阵R= r11r21r31r12r22r32r13r23r33

2. 缩放变换、平移变换和旋转变换

如果理解以上知识点之后,缩放变换、平移变换和旋转变换的特殊情况也迎刃而解。

  • 缩放变换

缩放变换只是在尺度上进行改变,所以它的变换形式如下:

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  • 平移变换

平移变换的时候,角度不发生改变,也就是旋转矩阵R为单位矩阵,所以它的变换形式如下:

旋转平移矩阵,数学理论与工具,python,变换矩阵,旋转矩阵,欧拉角四元数,平移矩阵

  • 旋转变换

当空间内的物体绕着 x 轴,y 轴或者 z 轴旋转的时候,变换矩阵为:

旋转平移矩阵,数学理论与工具,python,变换矩阵,旋转矩阵,欧拉角四元数,平移矩阵
对于一般性的旋转问题,可以用简单的旋转描述复杂的旋转。用 x 轴,y 轴和 z 轴上的旋转来定义旋转:

旋转平移矩阵,数学理论与工具,python,变换矩阵,旋转矩阵,欧拉角四元数,平移矩阵

这三个角就被称作欧拉角(Euler angles)。

2. python实现旋转矩阵、四元数、欧拉角互相转化

在应用中,我们往往会遇到旋转矩阵、四元数和欧拉角之间的互相转换,在这里,我们只使用python代码来实现它们之间互相转换。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-778904.html

from scipy.spatial.transform import Rotation as R

def quaternion2euler(quaternion):
    r = R.from_quat(quaternion)
    euler = r.as_euler('xyz', degrees=True)
    return euler

def euler2quaternion(euler):
    r = R.from_euler('xyz', euler, degrees=True)
    quaternion = r.as_quat()
    return quaternion

def euler2rotation(euler):
    r = R.from_euler('xyz', euler, degrees=True)
    rotation_matrix = r.as_matrix()
    return rotation_matrix

def quaternion2rotation_matrix(quaternion):
    r = R.from_quat(quaternion)
    rotation_matrix = r.as_matrix()
    return rotation_matrix

def rotation_matrix2euler(rotation_matrix):
    r = R.from_matrix(rotation_matrix)
    euler = r.as_euler('xyz', degrees=True)
    return euler
    

def rotation_matrix2quaternion(rotation_matrix):
    r = R.from_matrix(rotation_matrix)
    quaternion = r.as_quat()
    return quaternion

if __name__ == '__main__':
    # 四元数=>欧拉角
    quaternion = [0.71934025092983234, -1.876085535681999e-06, -3.274841213980097e-08, -0.69465790385533299]
    euler = quaternion2euler(quaternion) # [-9.20000743e+01  1.52039496e-04 -1.52039496e-04]
    print(f'euler: {euler}')
    
    # 四元数=>旋转矩阵
    rotation_matrix = quaternion2rotation_matrix(quaternion)
    print(f'rotation_matrix: {rotation_matrix}')
    
    # 欧拉角=>四元数
    quaternion = euler2quaternion(euler)
    print(f'quaternion: {quaternion}') # [-7.19340251e-01  1.87608554e-06  3.27484122e-08  6.94657904e-01]
    
    # 欧拉角=>旋转矩阵
    rotation_matrix = euler2rotation(euler)
    print(f'rotation_matrix: {rotation_matrix}')
    
    # 旋转矩阵=>欧拉角
    euler = rotation_matrix2euler(rotation_matrix)
    print(f'euler: {euler}')
    
    # 旋转矩阵=>四元数
    quaternion = rotation_matrix2quaternion(rotation_matrix)
    print(f'quaternion: {quaternion}')

到了这里,关于转换矩阵、平移矩阵、旋转矩阵关系以及python实现旋转矩阵、四元数、欧拉角之间转换的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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