![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=1738957017-gXjiBTOVtbuy2eRwk53t4AkT4WFJDXqU-0-51c07a257a26a9c8e91b25ec8aa3693e)
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/1a1.jpg?sign=1738957017-hgZkYJnBPMdrKkR2uyW0zxH7SaqsOqyV-0-1d1677a06e78773dbd9d6dfdb151f6b0)
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=1738957017-UW5BsnDmEWpauy6Y8iU0s9NgcptWmMF8-0-0e935b852b54d6094d3e2cc47e4a44f8)
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=1738957017-rIAG6dwtQnxBqn5mAWn64Z2Nj7eqciYl-0-61de83e809b29d9ab7a7aa3eda673d72)
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=1738957017-ezsq0rzq8iRWJhaxk2mAaY8S7576Mceq-0-24e7948e194dbd9a4306c459d0cfd4d5)
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=1738957017-fWHj5x62qMjA7m0rdmCUVliqVxXm79LS-0-3adce2b93edbc9479e4589e5a3845fcc)
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。