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歐拉角和四元數(shù)的區(qū)別

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-11-21 05:09:03 1700514543

一、歐拉角與四元數(shù)的基礎(chǔ)介紹

歐拉角是指三個(gè)旋轉(zhuǎn)角度,分別為繞X軸旋轉(zhuǎn)的角度、繞Y軸旋轉(zhuǎn)的角度和繞Z軸旋轉(zhuǎn)的角度,表示物體在空間中的位置和方向。而四元數(shù)是一種復(fù)數(shù)形式的數(shù)字,由實(shí)部和虛部組成,可以用來表示旋轉(zhuǎn)。

歐拉角比較直觀,易于理解,但是歐拉角存在萬向鎖問題,即當(dāng)某一軸旋轉(zhuǎn)角度為90度時(shí),其他兩個(gè)軸的旋轉(zhuǎn)將變得不可控。而四元數(shù)則沒有萬向鎖問題,并且可以實(shí)現(xiàn)平滑旋轉(zhuǎn),因此在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和游戲開發(fā)中被廣泛應(yīng)用。

二、歐拉角和四元數(shù)的轉(zhuǎn)換

歐拉角和四元數(shù)可以互相轉(zhuǎn)換,常用的轉(zhuǎn)換方式有兩種:歐拉角->四元數(shù)和四元數(shù)->歐拉角。

歐拉角->四元數(shù)的轉(zhuǎn)換通常使用以下公式:

q = qz * qy * qx

其中,qx、qy、qz分別表示繞X、Y、Z軸旋轉(zhuǎn)的四元數(shù),而*q表示四元數(shù)的乘法。這種轉(zhuǎn)換方式比較簡(jiǎn)單,不過存在某些情況下歐拉角和四元數(shù)的轉(zhuǎn)換不唯一。

四元數(shù)->歐拉角的轉(zhuǎn)換則需要使用較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式,這里不再贅述。

三、歐拉角和四元數(shù)的計(jì)算效率

在計(jì)算旋轉(zhuǎn)效果時(shí),歐拉角和四元數(shù)在計(jì)算上都需要進(jìn)行一定數(shù)量的運(yùn)算,但是四元數(shù)通常比歐拉角更加高效。因?yàn)樗脑獢?shù)可以用一個(gè)較小的向量來表示旋轉(zhuǎn),在運(yùn)算時(shí)只需進(jìn)行簡(jiǎn)單的向量運(yùn)算,而歐拉角則需要進(jìn)行三次旋轉(zhuǎn)運(yùn)算,計(jì)算量比較大。

四、歐拉角和四元數(shù)的使用場(chǎng)景

歐拉角在日常生活和工程中更易于理解和使用,例如飛機(jī)的俯仰、橫滾和偏航等旋轉(zhuǎn)操作可以使用歐拉角來描述。而在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和游戲開發(fā)中,四元數(shù)由于其高效性和平滑性,更加適用于旋轉(zhuǎn)操作。例如在Unity游戲引擎中,旋轉(zhuǎn)操作通常使用四元數(shù)來實(shí)現(xiàn)。

五、完整代碼示例

以下為Python語言實(shí)現(xiàn)歐拉角和四元數(shù)相互轉(zhuǎn)換的示例代碼:

import math
import numpy

# 歐拉角轉(zhuǎn)四元數(shù)
def euler_to_quaternion(euler_angles):
    x = euler_angles[0]
    y = euler_angles[1]
    z = euler_angles[2]
    cx = math.cos(x/2.0)
    sx = math.sin(x/2.0)
    cy = math.cos(y/2.0)
    sy = math.sin(y/2.0)
    cz = math.cos(z/2.0)
    sz = math.sin(z/2.0)
    q = numpy.array([cx*cy*cz + sx*sy*sz,
                     sx*cy*cz - cx*sy*sz,
                     cx*sy*cz + sx*cy*sz,
                     cx*cy*sz - sx*sy*cz])
    return q

# 四元數(shù)轉(zhuǎn)歐拉角
def quaternion_to_euler(q):
    x = q[0]
    y = q[1]
    z = q[2]
    w = q[3]
    roll = math.atan2(2 * (w * x + y * z), 1 - 2 * (x * x + y * y))
    pitch = math.asin(2 * (w * y - z * x))
    yaw = math.atan2(2 * (w * z + x * y), 1 - 2 * (y * y + z * z))
    return numpy.array([roll, pitch, yaw])

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