三维欧式空间点到直线的距离计算方法。

使用叉积的表示方法

直线用固定点OO对应的向量 o⃗ \vec o 和直行的方向单位向量 a⃗ 0\vec a_0 表示;任意点 QQ 对应的向量 q⃗ \vec q。 则利用向量叉积或外积的几何意义,外积的模等于两个向量为邻边的平行四边形的面积,从而可以得到三维空间点到直线的距离公式。

所用到的叉积或外积,仅在三维空间有定义,所以,适用范围也仅限三维空间。因为点和直线没有在上关系时恰好唯一确定一个平面,所以,图示可以仅用二维图表示。

http://mathworld.wolfram.com/Point-LineDistance3-Dimensional.html

叉积的定义方法,

最舒服的应该是:

a×b=[a]×b=⎡⎣⎢0a3−a2−a30a1a2−a10⎤⎦⎥⎡⎣⎢b1b2b3⎤⎦⎥

\mathbf{a} \times \mathbf{b} = [\mathbf{a}]_{\times} \mathbf{b} = \begin{bmatrix}\,0&\!-a_3&\,\,a_2\\ \,\,a_3&0&\!-a_1\\-a_2&\,\,a_1&\,0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}b_1\\b_2\\b_3\end{bmatrix}

其中一个关键的反对称矩阵的定义是这样的:

[a]×=def⎡⎣⎢0a3−a2−a30a1a2−a10⎤⎦⎥

[\mathbf{a}]_{\times} \stackrel{\rm def}{=} \begin{bmatrix}\,\,0&\!-a_3&\,\,\,a_2\\\,\,\,a_3&0&\!-a_1\\\!-a_2&\,\,a_1&\,\,0\end{bmatrix}
这个表示方法在计算机视觉的针孔相机标定中有特殊重要的地位。

我感觉这个表示方法比常见的如下的计算行列式的办法舒服些:

u×v=∣∣∣∣iu1v1ju2v2ku3v3∣∣∣∣

\mathbf{u\times v} = \begin{vmatrix}\mathbf{i}&\mathbf{j}&\mathbf{k}\\u_1&u_2&u_3\\v_1&v_2&v_3\\ \end{vmatrix}

要想了解更多,请看维基百科;尽量英文版本,内容丰富准确。

不使用叉积的定义方法

不使用叉积也能轻松表达。当然不是直接代数结果的形式。我说的是使用矩阵。投影矩阵。这个办法实际上在另外一篇博客里面已经使用过。

其几何意义是:
(1)计算直线外的点PP与直线上固定点XX之间的差值向量;
(2)计算沿直线方向WW的初等平行投影矩阵;
(3)把差值向量PXPX沿直线方向作投影得到新向量。新向量的模就是点PP到直线XWXW的距离。

具体的公式此处就不再写了。

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