![移动机器人原理与设计(原书第2版)](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/158/41517158/b_41517158.jpg)
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1.1.1 定义
回顾一下,Rn→Rn的线性应用矩阵的第j列表示标准基下的第j个向量ej的投影(见图1.1),因此在R2平面上,角θ的旋转矩阵表达式由下式给出:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/1t2.jpg?sign=1739370882-3JJc4y5MetNSfDufPVRmowbeyFt55pzI-0-02fb34ac5fc73d322627d4bbd51ffa30)
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/1a1.jpg?sign=1739370882-gWNwYQOSt30djg1BGJhHzs4taxMydfQO-0-49c512fdf21fc76c733b2d988a9489ff)
图1.1 平面内角度θ的旋转
关于空间R3内的旋转(见图1.2),指定其旋转轴相当重要。在此区分如下三种主要的旋转:绕Ox轴旋转、绕Oy轴旋转和绕Oz轴旋转。
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/1a2.jpg?sign=1739370882-lOCZploDHuACgGNnryvHiTwk8Af96b9Y-0-353e315d36ec9a73bfc716abe57618e4)
图1.2 空间R3内不同视角的旋转变换
相应的旋转矩阵分别表示如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/2t1.jpg?sign=1739370882-OIMCvzcp5P3R0NKmuK4Evj5Z3RDPlNT1-0-596552b96ee21bbf2b6e66c4143712dd)
现在我们回顾一下旋转的标准定义。旋转就是一个线性变换,该线性变换是一个等距算子(换句话说,它是保持内积的)和正的(它不会改变空间朝向)。
定理:一个矩阵R是旋转矩阵,当且仅当满足:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/2t2.jpg?sign=1739370882-X8fcfEuU7WOuqRPL5O69gVuCnsP2hX7o-0-33e37349ecbe18dc25e1cc56bb6feb24)
证明:R是保持内积的,如果对于Rn内的任意u和v,都有:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/2t3.jpg?sign=1739370882-dQpqtHUSZeBGZNeepoLfA1jljVEClBLy-0-0bf7c393455d9afdefd55b38cf34dbfd)
因此,RTR=I。关于某个平面的对称性,以及其他所有的非正常等距算子(改变空间朝向的等距同构,例如反射)也能验证性质RTR=I。条件detR=1将其限定于直接等距算子之中。