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Quaternions and 3D Rotations

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标签: 四元数基础

四元数基础

四元数解读,如何理解四元数

文档内容节选

2015826 Quaternionsand3DRotationsCprogrammingcom Using Quaternion to Perform 3D rotations By confuted The title of this tutorial is short and sweet  The tutorial itself will not be  First an introduction  Quaternions are the things that scare all manner of mice and men  They are the things that go bump in the night  They are the reason your math teacher gave you an F  They are all that you have come to fear and more  Quaternions are your worst nightmare Okay not really  They arent actually that ......

Using Quaternion to Perform 3D rotations
The title of this tutorial is short and sweet.  The tutorial itself will not be.  First, an introduction. 
Quaternions are the things that scare all manner of mice and men.  They are the things that go bump in
the night.  They are the reason your math teacher gave you an F.  They are all that you have come to fear, and more. 
Quaternions are your worst nightmare.
By confuted
Okay, not really.  They aren't actually that hard.  I just wanted to scare you.  Quaternions have become a popular tool in
3d game development ­ and for a good reason.  Once you understand them, quaternions are really pretty amazing.  Also,
unlike the other tutorials, I'm going to more or less be assuming that you know nothing about quaternion math in this
tutorial.  Here are the basics of a quaternion:
A quaternion represents two things.  It has an x, y, and z component, which represents the axis about which a rotation
will occur.  It also has a w component, which represents the amount of rotation which will occur about this axis.  In short,
a vector, and a float.  With these four numbers, it is possible to build a matrix which will represent all the rotations
perfectly, with no chance of gimbal lock.  (I actually managed to encounter gimbal lock with quaternions when I was first
coding them, but it was because I did something incorrectly.  I'll cover that later).  So far, quaternions should seem a lot
like the axis angle representation.  However, there are some large differences, which start....now.
A quaternion is technically four numbers, three of which have an imaginary component.  As many of you probably know
from math class, i is defined as sqrt(­1).  Well, with quaternions, i = j = k = sqrt(­1).  The quaternion itself is defined as q
= w + xi + yj + zk.  w, x, y, and z are all real numbers.  The imaginary components are important if you ever have a math
class with quaternions, but they aren't particularly important in the programming.  Here's why: we'll be storing a
quaternion in a class with four member variables: float w, x, y, z;.  We'll be ignoring i, j, and k, because we never liked
them anyway.  Okay, so we're actually just ignoring them because we don't need them.  We'll define our quaternions (w,
x, y, z).
You may have guessed by now that w is the amount of rotation about the axis defined by <x, y, z>.  (Warning: the math
is going to start getting pretty heavy.  I'll explain the quaternion specific stuff, though).  Much like unit vectors are
necessary for much of what is done in a 3d engine, with lighting, back­face culling, and the like, unit quaternions are
needed to perform the operations we'll be doing below.  Luckily, normalizing a quaternion isn't much harder than
normalizing a vector.  The magnitude of a quaternion is given by the formula magnitude = sqrt(w2 + x2 + y2 + z2).  For
the unit quaternions, the magnitude is one.  Which means that, already, an optimization is in order.  Floating­point
numbers aren't perfect.  Eventually, you'll lose accuracy with them, and you may want to check to see if you need to re­
normalize your unit quaternion, to prevent math errors.  This can be done by checking the magnitude, which will need to
be one... but if you're checking to see if it's one, there is no need for the sqrt() at all (sqrt(1) = 1).  So, if (w2 + x2 + y2 +
z2) is more than a certain tolerance away from 1, you'll know that your quaternion needs to be normalized, and you will
have saved taking a square root in the cases when it is within tolerance.  Every few clock cycles count.  But if you ever
need to actually normalize a quaternion, here's how it would be done:
magnitude = sqrt(w2 + x2 + y2 + z2)
w = w / magnitude
x = x /  magnitude
y = y / magnitude
z = z / magnitude
(Yes, I'm familiar with how to do that in C++, including the /= operator.  I'm trying to keep this easy to read
mathematically.)  Performing the above operations will ensure that the quaternion is a unit quaternion.  However, they
are (somewhat) expensive in CPU time and should not be called unless needed ­ which they usually aren't.  There are
many different possible unit quaternions ­ they actually describe a hyper­sphere, a four dimensional sphere.  Don't try
to visualize it; your head will explode.  But because the end points for unit quaternions all lay on a hyper­sphere,
multiplying one unit quaternion by another unit quaternion will result in a third unit quaternion.  I guess now it's time
for me to describe quaternion multiplication.
One of the most important operations with a quaternion is multiplication.  If you are using C++ and coding your own
quaternion class, I would highly suggest overloading the * operator to perform multiplications between quaternions. 
Here is how the multiplication itself is performed: (sorry about the HTML subscripts, I know they suck)
Let Q1 and Q2 be two quaternions, which are defined, respectively, as (w1, x1, y1, z1) and (w2, x2, y2, z2).
(Q1 * Q2).w = (w1w2 ­ x1x2 ­ y1y2 ­ z1z2)
(Q1 * Q2).x = (w1x2 + x1w2 + y1z2 ­ z1y2)
(Q1 * Q2).y = (w1y2 ­ x1z2 + y1w2 + z1x2)
(Q1 * Q2).z = (w1z2 + x1y2 ­ y1x2 + z1w2
It is very, very, very important for you to note that Q1 * Q2 is NOT equal to Q2 * Q1.  Quaternion multiplication is not
commutative.  If you don't remember this, it will give you trouble later, and it won't be easy to spot the cause.  So do
yourself a favor and remember it.  I didn't the first time I read it.  I'm speaking from experience here.
What does the quaternion multiplication mean?  To tell you the truth, this is where quaternions start to become
beautiful.  Until now, they've been a bunch of math which wasn't difficult, but might have been annoying.  Now,
quaternions will become useful.  Remember that a quaternion stores an axis and the amount of rotation about the axis. 
So, with that, after I give you the matrix for rotations with quaternions, you would be able to rotate an object over some
arbitrarily defined axis by some arbitrary amount, without fear of gimbal lock.  However, changing the rotation would be
a trickier manner.  To change the rotation represented by a quaternion, a few steps are necessary.  First, you must
generate a temporary quaternion, which will simply represent how you're changing the rotation.  If you're changing the
current rotation by rotating backwards over the X­axis a little bit, this temporary quaternion will represent that.  By
multiplying the two quaternions (the temporary and permanent quaternions) together, we will generate a new
permanent quaternion, which has been changed by the rotation described in the temporary quaternion.  At this point,
it's time for a good healthy dose of pseudo­code, before you get so confused we have to bring in the EMTs to resuscitate
you.
/*to keep with the conventions I've followed in some posts on cprogramming.com, I
will call the temporary quaternion described above local_rotation.  I'll be calling the
permanent quaternion described above total.*/
// generate local_rotation (details later)
total = local_rotation * total  //multiplication order matters on this line
Before I try to explain that any more, I need to teach you how to generate local_rotation.  You'll need to have the axis and
angle prepared, and this will convert them to a quaternion.  Here's the formula for generating the local_rotation
quaternion.
//axis is a unit vector
local_rotation.w  = cosf( fAngle/2)
local_rotation.x = axis.x * sinf( fAngle/2 )
local_rotation.y = axis.y * sinf( fAngle/2 )
local_rotation.z = axis.z * sinf( fAngle/2 )
Then, just multiply local_rotation by total as shown above.  Since you'll be multiplying two unit quaternions together,
the result will be a unit quaternion.  You won't need to normalize it.  At this point, I feel the need to once again point out
that quaternion multiplication is not commutative, and the order matters.
Hang in there; we're almost done.  All that is left for this tutorial is generating the matrix from the quaternion to rotate
our points. 
 
2xy­2wz
2xz+2wy
w2+x2­y2­z2
2xy+2wz
2yz+2wx
w2­x2+y2­z2
2xz­2wy
2yz­2wx
w2­x2­y2+z2
0
0
0
0
0
0
1
And, since we're only dealing with unit quaternions, that matrix can be optimized a bit down to this:
1­2y2­2z2
2xy+2wz
2xz­2wy
0
2xy­2wz
1­2x2­2z2
2yz­2wx
0
2xz+2wy
2yz+2wx
1­2x2­2y2
0
0
0
0
1
 
Amazing.  Well, maybe not amazing, but pretty cool.  You'll regenerate these matrices each frame.  Most importantly, you
won't get gimbal lock if you follow my directions.  One thing that I forgot to mention earlier ­ you'll need to initialize
your total quaternion to the value (1,0,0,0).  This represents the "initial" state of your object ­ no rotation.
Interpolating between two orientations using quaternions is also the smoothest way to interpolate angles.  It's done via a
method known as SLERP, or Spherical Linear intERPolation.  I haven't encountered a need for this yet, so I haven't
researched it, but perhaps someday I'll research it and write a tutorial about it to add to this series.  If anyone needs the
information, feel free to contact me, and clue me in that someone actually read this and wants more.  That's all for now,
have fun coding Quake.  Or Doom.  Make sure to give me a copy of it when you're done.
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