[ 更新 ]更好的方法见[用抽象代数讨论仿射变换和仿射空间中的坐标变换] ,以下是之前的内容。


以下的推导 结论是正确的,可是过程有点懵。


以下使用行向量:

e1=(1,0,0)

e2=(0,1,0)

e3=(0,0,1)

i, j, k是三个线性无关的向量。它们在e1,e2,e3坐标系下的坐标也记作i,j,k

i’, j’, k’是三个线性无关的向量,它们在e1,e2,e3坐标系下的坐标也记作i’, j’, k’



denote⎡⎣⎢ijk⎤⎦⎥=A,⎡⎣⎢i′j′k′⎤⎦⎥=B

3D 坐标变换 公式 推导_仿射变换


已知点P相对于Oijk的坐标是(x,y,z)

则点P相对于O’i’j’k’的坐标:


(x′,y′,z′)=((x,y,z)A+(O−O′))B−1

若B是正交矩阵。就不用求逆了,求转置就是。


特别地,

若O=(0,0,0),i=e1,j=e2,k=e3,则

(x′,y′,z′)=((x,y,z)−O′))B−1


推导

设点P相对于O’i’j’k’的坐标是(x’,y’,z’)


∵P=O+(x,y,z)A=O′+(x′,y′,z′)B

∴(x′,y′,z′)=((x,y,z)A+(O−O′))B−1


补充

记 B=AM(M=A−1B),即M是把i,j,k变换到i’,j’,k’的变换矩阵,

∴(x′,y′,z′)=((x,y,z)A+(O−O′))M−1A−1

特别地。

若O=(0,0,0),i=e1,j=e2,k=e3,则

(x′,y′,z′)=((x,y,z)−O′))M−1andM=B


应用

实际应用中,用到的一般都是O=(0,0,0),i=e1,j=e2,k=e3的特殊情况。

这是由于:问题在描写叙述O’i’j’k’坐标的时候一般都是相对于Oikj而言的;

这里没有绝对的坐标系,仿射空间中不论什么一个点都看以看成(0,0,…0),随意一组基都能够看成{(1,0,…0), (0,1,…0), (0,0,…1)}。

(x,y,z,1)[M−1−O′M−101]=(x′,y′,z′,1)

[M−1−O′M−101]=[MO′01]−1

换个角度理解

点P不动。把坐标架O,i,j,k变换到O’,i’,j’,k’,则变换矩阵是(MO′01), M=B,

就相当于 坐标架不动,点P逆着上述变换,变换到新坐标。

变换的两种方式

①先原地变换坐标架,再平移坐标架

[B001][IO′01]=[BO′01]

②先平移坐标架。再​​相对平移之后的原点​​变换坐标架

[IO′01]X=[BO′01]X=[BO′−O′B01]

X能够看成先平移回原点,相对原点 原地变换 坐标架,再平移过去:

X=[B−O′B01][IO′01]

[B−O′B01]=[I−O′01][B001]

注意到 X 与 [B001] 是类似矩阵,正是同一(4维的)线性变换在不同基下的坐标表示。​​1​


  1. javascript:void(0) ​​↩​