![移动机器人原理与设计(原书第2版)](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/158/41517158/b_41517158.jpg)
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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=1739307511-d98Yxk1gVotjkioUflyMjSgATudMDFP0-0-b1c8f9814f7e81190f0670fe6343533e)
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=1739307511-EEojsxURUt1Uzb5l3byCHrbpDgBbzYwD-0-0be5cb82f371e8dfe4634d9e4c890ef5)
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=1739307511-aGnkNiFVhSgbyoUyJHE4f8uyi7wbHDHr-0-c53718b22bf4a3b0d53f90cce6f65f7f)
上式也可写为:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t7.jpg?sign=1739307511-mexCfX21BY5VLmuZYTulEoofn6CgfYUA-0-83ea884bd642dd3f42dfbe4f6811bbb7)
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=1739307511-rPlUR11nCWzgBO55QtVDLNGAS0AnkgOe-0-3f7a736165061f4dfb82aef8dc82503b)
命题(二元性):有如下关系:
![](https://epubservercos.yuewen.com/9D1A5D/21647389701428506/epubprivate/OEBPS/Images/4t9.jpg?sign=1739307511-I014pNR1fyGQDohNdEB6PDz7ZD6itUwN-0-7efbddc673794e30fef3690de3a789a4)
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=1739307511-42BjJhygCWz9NxFtI0nxeYMZMUA47C2K-0-b6e1a5c911053868185ee8567dfd5387)