z轴与旋转:理解3D建模中的物体动态
发布时间: 2024-07-08 01:16:07 阅读量: 78 订阅数: 26
3D建模-旋转笔筒(采用608轴承)
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# 1. 3D建模中的坐标系和旋转**
**1.1 笛卡尔坐标系和欧拉角**
笛卡尔坐标系是3D空间中描述位置和方向的常用方法。它由三个相互垂直的轴(x、y、z)组成,每个轴代表一个空间维度。欧拉角是描述物体旋转的另一种方法,它使用三个角度(偏航角、俯仰角和滚转角)来表示物体相对于其原始方向的旋转。
**1.2 旋转矩阵和四元数**
旋转矩阵是一个3x3矩阵,它可以表示物体相对于其原始方向的旋转。四元数是一种四维向量,它也可以表示旋转。四元数比旋转矩阵更紧凑,并且在某些情况下更容易使用。
# 2. 围绕z轴的旋转
### 2.1 绕z轴旋转的数学原理
绕z轴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矩阵,它描述了绕z轴旋转θ角度后的坐标变换。四元数是一个4维向量,它也描述了绕z轴旋转θ角度后的坐标变换。
旋转矩阵为:
```
R_z(θ) = [cos(θ) -sin(θ) 0]
[sin(θ) cos(θ) 0]
[0 0 1]
```
其中,θ是绕z轴旋转的角度。
四元数为:
```
q = [cos(θ/2), sin(θ/2) * (0, 0, 1)]
```
### 2.2 绕z轴旋转的实现方法
#### 2.2.1 使用旋转矩阵
使用旋转矩阵实现绕z轴旋转的代码如下:
```python
import numpy as np
def rotate_z(theta, points):
"""
绕z轴旋转点云。
参数:
theta: 旋转角度(弧度)。
points: 点云,形状为(N, 3)。
返回:
旋转后的点云,形状为(N, 3)。
"""
# 创建旋转矩阵。
R_z = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta), 0],
[np.sin(theta), np.cos(theta), 0],
[0, 0, 1]])
# 旋转点云。
rotated_points = np.dot(points, R_z)
return rotated_points
```
#### 2.2.2 使用四元数
使用四元数实现绕z轴旋转的代码如下:
```python
import numpy as np
def rotate_z_quat(theta, points):
"""
绕z轴旋转点云(四元数表示)。
参数:
theta: 旋转角度(弧度)。
points: 点云,形状为(N, 3)。
返回:
旋转后的点云,形状为(N, 3)。
"""
# 创建四元数。
q = np.array([np.cos(theta/2), np.sin(theta/2) * (0, 0, 1)])
# 旋转点云。
rotated_points = q.dot(points)
return rotated_points
```
# 3. 旋转的应用
旋转在3D建模中有着广泛的应用,尤其是在物体动态模拟、动画和游戏中。
### 3.1 物体动态模拟
在物体动态模拟中,旋转是描述物体运动状态的重要参数。刚体运动方程可以用来描述物体的旋转运动,其中旋转惯量是一个关键参数。
#### 3.1.1 刚体运动方程
刚体运动方程描述了刚体在力和力矩作用下的运动。其中,旋转运动方程为:
```
Iα = τ
```
其中:
* I 是物体的旋转惯量
* α 是物体的角加速度
* τ 是作用在物体上的力矩
#### 3.1.2 旋转惯量的计算
旋转惯量是一个描述物体抵抗旋转的量。对于一个质量为 m,相对于旋转轴距离为 r 的点质量,其旋转惯量为:
```
I = mr^2
```
对于复杂形状的物体,旋转惯量可以通过积分计
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