作用:四元数和向量相乘表示这个向量按照这个四元数进行旋转之后得到的新的向量. 比如:向量vector3(0,0,10),绕着Y轴旋转90度,得到新的向量是vector3(10,0,0). 在unity中表示为: 运行结果为: 复合旋转就是四元数依次相乘,最后乘以向量 多来几例: 想了解其中的运算过程的可以往下看. 将四元数的四个值分别计为:(w,x,y,z),unity中的四元数中的四个数字是(x,y,z,w),不影响下面的计算过程. 绕任意轴旋转任意角度的四元数为: 那么绕着Y轴旋转90度的四

$$\bex \n\cdot{\bf b}=0\ra \n\times [(\n\times {\bf b})\times {\bf b}]=\n\times [\n\cdot ({\bf b}\otimes {\bf b})]. \eex$$ 证明: 右端第一个分量为 $$\beex \bea &\quad \sum_i \p_2(\p_i(b_ib_3))-\p_3(\p_i(b_ib_2))\\ &=\sum_i \p_2(b_i\p_ib_3)-\p_3(b_i\p_ib_2)\\

P 11 1. $\rot (\phi{\bf A})=\n \phi\times{\bf A}+\phi\ \rot{\bf A}$. 2. $-\lap {\bf A}=\rot\rot {\bf A}-\n \Div{\bf A}$. P 20 3. $\Div({\bf E}\times {\bf B})=\rot {\bf E}\cdot {\bf B}-{\bf E}\cdot \rot{\bf B}$. P 22 4. $\Div({\bf E}\otimes{\bf E})=(\

如何创建一个物体.着色.加入纹理,给它们一些细节的表现,但因为它们都还是静态的物体,仍是不够有趣.我们可以尝试着在每一帧改变物体的顶点并且重配置缓冲区从而使它们移动,但这太繁琐了,而且会消耗很多的处理时间.我们现在有一个更好的解决方案,使用(多个)矩阵(Matrix)对象可以更好的变换(Transform)一个物体. 向量 向量最基本的定义就是一个方向.或者更正式的说,向量有一个方向(Direction)和大小(Magnitude,也叫做强度或长度).你可以把向量想像成一个藏宝图上的指示:"向左

本系列文章由birdlove1987编写,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/25400659 什么是四元数 复数是由实数加上虚数单位 i 组成,当中 i²  = -1 相似地,四元数都是由实数加上三个元素 i.j.k 组成,并且它们有例如以下的关系: i² = j² = k² = ijk = -1 每一个四元数都是 1.i.j 和 k 的线性组合,即是四元数一般可表示为a + bi + cj + dk.

四元数介绍 旋转,应该是三种坐标变换--缩放.旋转和平移,中最复杂的一种了.大家应该都听过,有一种旋转的表示方法叫四元数.按照我们的习惯,我们更加熟悉的是另外两种旋转的表示方法--矩阵旋转和欧拉旋转.矩阵旋转使用了一个4*4大小的矩阵来表示绕任意轴旋转的变换矩阵,而欧拉选择则是按照一定的坐标轴顺序(例如先x.再y.最后z).每个轴旋转一定角度来变换坐标或向量,它实际上是一系列坐标轴旋转的组合. 那么,四元数又是什么呢?简单来说,四元数本质上是一种高阶复数(听不懂了吧...),是一个四维空间,相对

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/41254799 四元数介绍 旋转,应该是三种坐标变换--缩放.旋转和平移,中最复杂的一种了.大家应该都听过,有一种旋转的表示方法叫四元数.按照我们的习惯,我们更加熟悉的是另外两种旋转的表示方法--矩阵旋转和欧拉旋转.矩阵旋转使用了一个4*4大小的矩阵来表示绕任意轴旋转的变换矩阵,而欧拉选择则是按照一定的坐标轴顺序(例如先x.再y.最后z).每个轴旋转一定角度来变换坐标或向量,它实际上是一系列坐标

四元数介绍 旋转,应该是三种坐标变换——缩放.旋转和平移,中最复杂的一种了.大家应该都听过,有一种旋转的表示方法叫四元数.按照我们的习惯,我们更加熟悉的是另外两种旋转的表示方法——矩阵旋转和欧拉旋转.矩阵旋转使用了一个4*4大小的矩阵来表示绕任意轴旋转的变换矩阵,而欧拉选择则是按照一定的坐标轴顺序(例如先x.再y.最后z).每个轴旋转一定角度来变换坐标或向量,它实际上是一系列坐标轴旋转的组合. 那么,四元数又是什么呢?简单来说,四元数本质上是一种高阶复数(听不懂了吧...),是一个四维空间,相对

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四元数的概念 & 如何使用四元数:  绕V轴旋转 f 角,对应的四元数: q = ( cos(f/2), Vx*sin(f/2), Vy*sin(f/2), Vz*sin(f/2) ) = cos(f/2) + Vx*sin(f/2)*i + Vy*sin(f/2)*j + Vz*sin(f/2)*k q的共轭: q' = ( cos(f/2), -Vx*sin(f/2), -Vy*sin(f/2), -Vz*sin(f/2) )   (不应该用q'这个符号,只是为了方便打字) 当前有空概念中的

欧拉角转旋转矩阵公式: 旋转矩阵转欧拉角公式: 旋转矩阵转四元数公式,其中1+r11+r22+r33>0: 四元数转旋转矩阵公式,q0^2+q1^2+q2^2+q3^2=1: 欧拉角转四元数公式: 四元数转欧拉角公式: matlab代码如下: clear all; close all; clc; %欧拉角 x = 0.5; y = 0.6; z = 0.7; Ang1 = [x y z]; %欧拉角转旋转矩阵 Rx = [ ; cos(x) -sin(x); sin(x) cos(x)]; Ry

向量运算在游戏制作中经常用到,稍微总结一下. 一.点乘 如图,假设   向量a与b的点乘表示a在b上的投影与b的模的乘积 公式: 代码: function MathHelper.GetVector3Dot(v1, v2) return v1.x * v2.x + v1.y * v2.y + v1.z * v2.z end 二.叉乘 向量的叉乘,即求同时垂直两个向量的向量 公式: 代码: -- 向量叉乘 function MathHelper.GetVector3Cross(v1, v2) loc

作者:Yang Eninala链接:https://www.zhihu.com/question/23005815/answer/33971127来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 根据我的理解,大多数人用汉密尔顿四元数就只是做三维空间的旋转变换(我反正没见过其他用法).那么你不用学群论,甚至不用复习线性代数,看我下面的几张图就可以了. 首先,定义一个你需要做的旋转.旋转轴为向量,旋转角度为(右手法则的旋转).如下图所示:此图中,<img

视觉Slam笔记I 第二讲-三位空间刚体运动 点与坐标系: 基础概念: 坐标系:左手系和右手系.右手系更常用.定义坐标系时,会定义世界坐标系,相机坐标系,以及其他关心对象的坐标系.空间中任意一点可由空间的基的线性表出. 加减法:用坐标描述更方便. 内积:点乘得数,即 外积:叉乘得向量,即右手系下,得到按照右手定则获取的向量. 坐标系间的变换: 通过平移(向量的加减)和旋转(有多种描述方式,见下) 2D情况:二维坐标点表示位置+一个旋转角表示朝向. 3D情况:三维坐标点表示位置+一个旋转角(角度间

目录 变换 向量 向量的运算 向量与标量运算 向量取反 向量加减 求向量长度 向量的单位化 向量相乘 点乘(Dot Product) 叉乘 矩阵 矩阵的加减 矩阵的数乘 矩阵相乘 矩阵与向量相乘 与单位矩阵相乘 缩放 位移 旋转 矩阵的组合 实践 第三方库 对之前的箱子进行操作 参考资料:OpenGL中文翻译 变换 尽管我们现在已经知道了如何创建一个物体.着色.加入纹理,给它们一些细节的表现,但因为它们都还是静态的物体,仍是不够有趣.我们可以尝试着在每一帧改变物体的顶点并且重配置缓冲区从而使它们

<Robotics, Vision and Control>学习到第三章,我才发现这本书是有配套视频的,第二章看的好辛苦,很多地方生硬理解了一下,现在打算把视频再好好看一看,作为补充,也会记录笔记. 本系列参考资料: <Robotics, Vision and Control> B站公开课: 台湾交通大学机器人学公开课 Peter Corke 配套视频 老黄的<机器人技术基础>课程讲解及PPT N多有关机器人学的大佬的博客 推荐一个博客:MATLAB RTB常用公式汇整

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