- 移动机器人原理与设计(原书第2版)
- (法)吕克·若兰
- 286字
- 2021-11-12 17:50:50
1.1.5 伴随矩阵
对于每个向量w=(wx,wy,wz),均可得到其反对称矩阵为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t4.jpg?sign=1739601930-h8aUMnzGbo00sBGuHtYJw2JGUcSnHarV-0-1ea7bbdbed6b177851bf9c36fc96c7dc)
可将其理解为一个与向量w的向量积相关的矩阵。通常也将矩阵Ad(w)写为w∧。
命题:如果R(t)是一个依赖于时间t的旋转矩阵,则其旋转向量可由下式给出:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t5.jpg?sign=1739601930-2heoZJSwl7NBKWy8qEegJLwuV6NSnIRJ-0-b8f43892f7ee018bbd820aff7c52d6f9)
证明:该关系式是由方程式(1.1)直接推导出的结果。
命题:如果R是R3内的一个旋转矩阵,同时a为R3内的一个向量,则有:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t6.jpg?sign=1739601930-Mu4XVBOcxILuvtPxcsHrdgrnJVNUn2Yy-0-8111a39ede88e8ba7d5f1b3a73095378)
上式也可写为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t7.jpg?sign=1739601930-EKmlIwBqTndEe3BrxINnZXFaV3ybpMYI-0-1d448be53de13aa4c0ae99a61c6524b9)
证明:令x为R3内的一个向量,则有:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t8.jpg?sign=1739601930-CqSYz7hU0326Lkix8XduSIElKG7gp06r-0-5884093e31fadb44f1d11c79afaca07b)
命题(二元性):有如下关系:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t9.jpg?sign=1739601930-PMQ1IUIdCKDh8ruaVWT8egetbpIJjswC-0-ed020d5a941d9c65b8c655084df535e1)
上述关系表达了一个事实,即RT·是与旋转矩阵w相关的。但是表示在与R相关的坐标系内时,是与R(t)相关的;然而表示在标准基坐标系内时,
·RT是与同一个向量相关的。
证明:如下式:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/5t1.jpg?sign=1739601930-iCGdDrCiCP9JDhJILAskMF7af34tGqn6-0-3d9ecf61b034abcf197354568ac863b3)