四元数(Quaternions)

如题所述

在19世纪的科学舞台上,Sir William Rowan Hamilton以他独到的洞察力,于1843年揭开了四元数的神秘面纱,这一发明犹如一道璀璨的光芒,扩展了复数的理论边界。正是这个看似抽象的概念,却在1985年由Shoemake引入计算机图形学的世界,开启了全新的旋转表达方式。四元数,这个看似复杂却无比精巧的数学工具,以其在稳定旋转插值中的卓越表现,超越了传统的欧拉角和矩阵,成为三维定向的首选表达手段。

每个三维定向,都可以通过一个特定轴的旋转来精准描绘,而四元数的运算,如加法、乘法和共轭,使得旋转的表示和转换变得既直观又高效。特别地,单位四元数,其模值为1,是表示三维旋转的高效工具,如图4.9所示。旋转的数学表达不再是单纯的轴和角度,而是通过一个点或向量与单位四元数的巧妙结合,如公式4.43所示,其中旋转轴、角度的微妙变化都会影响四元数的独特表示。

连接两个旋转的四元数,就像编织几何的魔方,其公式巧妙地融合了单位四元数的特性,将两个变换无缝对接。而矩阵与四元数之间的转换,单位四元数化简了这一过程,尽管正交矩阵转四元数的计算可能稍显复杂,但通过方程4.47和4.48,我们依然能轻松实现。

当谈到旋转插值,球面线性插值(Slerp)如同一颗璀璨的明珠,它以单位四元数为载体,通过代数形式实现了平滑的旋转过渡,生成出球面great arc的连续路径。为了进一步提升精度,多点插值利用slerp避免旋转的突然变化,引入球面三次插值(Spherical cubic interpolation),通过额外的四元数,确保了插值的平滑性。

而四元数的真正魅力在于它在创建光滑立方脊(smooth cubic spine)时的运用,即squad函数,通过slerp的反复构建,实现了对初始方向的精确描述,同时避开了中间点的困扰。这个过程包括向量归一化、旋转轴和角度θ的精确计算,以及公式4.43中四元数的推导,确保了整个旋转过程的数值稳定。然而,从四元数到旋转矩阵的转换并非易事,需要特别处理行向量平行的情况,例如,《实时渲染4th》第4.3节对此有详尽的阐述:四元数与旋转的深入探讨。

旋转矩阵的转换公式,虽然略显技术性,但无疑是四元数在图形学中的基石,它隐藏在方程4.56的神秘符号背后,等待着我们去探索和应用。
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