三维空间中向量的旋转
问题
在三维空间中,计算一个向量vvv(或点vvv)绕另一个向量uuu旋转θ\thetaθ角后的坐标。
方法
罗德里格旋转公式(Rodrigues’ Rotation Formula):
v′=vcosθ+u×vsinθ+(u⋅v)u(1−cosθ)v' = v cos \theta + u \times v sin \theta + (u \cdot v) u ( 1 - cos \theta) v′=vcosθ+u×vsinθ+(u⋅v)u(1−cosθ)
公式推导可见 旋转之二 - 三维空间中的旋转:罗德里格旋转公式
示例代码
下面的代码是计算点vvv绕向量uuu旋转360°之后的点集。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddef RodriguesRotate(v:np.ndarray,u:np.ndarray,theta:float)->np.ndarray:'''向量v绕向量u旋转角度θ,得到新的向量P_new罗德里格斯旋转公式:v' = vcosθ + (u×v)sinθ + (u·v)u(1-cosθ) args:v:向量,维度为(3,)u:作为旋转轴的向量,维度为(3,)theta:旋转角度θ,此处默认为角度值returns:v_new:旋转后得到的向量,维度为(3,)'''u = u/np.linalg.norm(u) # 计算单位向量sin_theta = np.sin(theta*np.pi/180)cos_theta = np.cos(theta*np.pi/180)v_new = v*cos_theta + np.cross(u,v)*sin_theta + np.dot(u,v)*u*(1-cos_theta)return v_newv = np.array([1.1,1.5,2])
u = np.array([1,2,3])
ax = plt.gca(projection='3d')
ax.set_xlim([0,3])
ax.set_ylim([0,3])
ax.set_zlim([0,3])
ax.quiver(0,0,0,u[0],u[1],u[2])
V = np.zeros([360,3])
V[0] = v
for theta in range(1,360):V[theta]= RodriguesRotate(v,u,theta)
ax.scatter(V[:,0],V[:,1],V[:,2],c='cyan')
plt.show()
结果
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