1. 绪论

在前面文章中提到 空间直角坐标系相互转换 ，测绘坐标转换时，一般涉及到的情况是：两个直角坐标系的小角度转换。这个就是我们经常在测绘数据处理中，WGS-84坐标系、54北京坐标系、80西安坐标系、国家2000坐标系之间的转换.

所谓小角度转换，指直角坐标系 \(XOY\) 和直角坐标系 \(X'O'Y'\) 之间，对应轴的旋转角度很小， 满足泰勒级数展开后的线性模型 .

常见的三维坐标转换模型有 [1] :

• 布尔沙模型
• 莫洛琴斯基模型
• 范式模型

但，当两个坐标系对应轴的旋转角度大道一定程度时，则无法使用低阶的泰勒级数展开，且迭代的计算量、精度、速度无法取得平衡 [2] 。存在以下缺点:

1. 仅适用于满足近似处理的小角度转换
2. 设计复杂的三角函数运算
3. 需要迭代计算

罗德里格矩阵 是摄影测量中的常见方法，在该方法中，不需要进行三角函数的计算和迭代运算。计算过程简单明了，易于编程实现。不仅适用于小角度的坐标转换，也适用于大角度的空间坐标转换.

本文将介绍罗德里格矩阵的基本原理和C#实现，并用实例证明解算的有效性.

2. 罗德里格矩阵坐标转换原理

2.1 坐标转换基本矩阵

两个空间直角坐标系分别为 \(XOY\) 和 \(X'O'Y'\) ，坐标系原点不一致，存在三个平移参数 \(\Delta X\) 、 \(\Delta Y\) 、 \(\Delta Z\) 。它们间的坐标轴也相互不平行，存在三个旋转参数 \(\epsilon x\) 、 \(\epsilon y\) 、 \(\epsilon z\) 。同一点A在两个坐标系中的坐标分别为 \((X,Y,Z)\) 和 \((X',Y',Z')\) .

显然，这两个坐标系通过坐标轴的平移和旋转变换可取得，坐标间的转换关系如下

其中， \(\lambda\) 是比例因子， \(R\left(\varepsilon_Y\right) R\left(\varepsilon_X\right) R\left(\varepsilon_Z\right)\) 分别是绕Y轴，X轴，Z轴的旋转矩阵。 注意，旋转的顺序不同， \(R\) 的表达形式不同 .

习惯上称 \(R\) 为旋转矩阵， \([\Delta X,\Delta Y,\Delta Z]^T\) 为平移矩阵。只要求出 \(\Delta X\) 、 \(\Delta Y\) 、 \(\Delta Z\) ， \(\varepsilon_X\) 、 \(\varepsilon_Y\) 、 \(\varepsilon_Z\) ，这7个转换参数,或者直接求出旋转矩阵和平移矩阵,就可以实现两个坐标系间的转换.

2.2 计算技巧-重心矩阵

为计算方便，对所用到的坐标进行重心化处理。将两个坐标系的公共点的坐标均化算为以重心为原点的重心化坐标。分别记为 \((\bar{X}, \bar{Y}, \bar{Z})\) 和 \(\left(\bar{X}^{\prime}, \bar{Y}^{\prime}, \bar{Z}^{\prime}\right)\) 两个坐标系的重心的坐标分别为 \((X_g, Y_g, Z_g)\) 和 \((X'_g, Y'_g, Z'_g)\) .

因此，可以将式(1)变为:

因而，转换参数可分两步来求解。先用式(2)求出旋转参数和比例因子，再用式(,3)求出平移参数.

2.3 基于罗德里格斯矩阵的转换方法

对式(2)两边取 2-范数 ，由于 \(\lambda > 0\) ，旋转矩阵为正交阵的特性，可得

对于n个公共点，可得 \(\lambda\) 的最小均方估计

得到比例因子的最小均方估计后，可将旋转矩阵 \(R\) 表示为

其中， \(I\) 为单位矩阵， \(S\) 为反对称矩阵。将式(5)带入式(3)，可得:

3. C#代码实现

矩阵运算使用 MathNet.Numerics 库，初始化字段 MatrixBuilder<double> mb = Matrix<double>.Build 和 VectorBuilder<double> vb = Vector<double>.Build 。

3.1 计算矩阵重心坐标

                        
                          Vector<double> BarycentricCoord(Matrix<double> coordinate)
{
    Vector<double> barycentric = vb.Dense(3, 1);

    int lenCoord = coordinate.ColumnCount;

    if (lenCoord > 2)
        barycentric = coordinate.RowSums();

    barycentric /= lenCoord;

    return barycentric;
}


                        
                      

3.2 计算比例因子

取2-范数使用 点乘 函数 PointwisePower(2.0) :

                        
                          double ScaleFactor(Matrix<double> sourceCoord, Matrix<double> targetCoord)
{
    double k = 0;

    double s1 = 0;
    double s2 = 0;

    Vector<double> sourceColL2Norm = sourceCoord.PointwisePower(2.0).ColumnSums();

    Vector<double> targetColL2Norm = targetCoord.PointwisePower(2.0).ColumnSums();

    int lenSourceCoord = sourceCoord.ColumnCount;

    int lenTargetCoord = targetCoord.ColumnCount;

    //只有在目标矩阵和源矩阵大小一致时，才能计算
    if (lenSourceCoord == lenTargetCoord)
    {
        s1 = sourceColL2Norm.PointwiseSqrt().PointwiseMultiply(targetColL2Norm.PointwiseSqrt()).Sum();

        s2 = sourceColL2Norm.Sum();
    }

    k = s1 / s2;
    return k;
}


                        
                      

3.3 计算罗德里格参数

这里的罗德里格参数就是式(6)中的 \([a, b, c]^T\) .

                        
                          Vector<double> RoderickParas(double scalceFactor, Matrix<double> sourceCoord, Matrix<double> targetCoord)
{
    Vector<double> roderick = vb.Dense(new double[] { 0, 0, 0 });

    int lenData = sourceCoord.ColumnCount;

    //常系数矩阵
    var lConstant = vb.Dense(new double[3 * lenData]);

    //系数矩阵
    var coefficient = mb.DenseOfArray(new double[3 * lenData, 3]);

    //构造相应矩阵 
    for (int i = 0; i < lenData; i++)
    {
        lConstant[3 * i] = targetCoord[0, i] - scalceFactor * sourceCoord[0, i];
        lConstant[3 * i + 1] = targetCoord[1, i] - scalceFactor * sourceCoord[1, i];
        lConstant[3 * i + 2] = targetCoord[2, i] - scalceFactor * sourceCoord[2, i];

        coefficient[3 * i, 0] = 0;
        coefficient[3 * i, 1] = -(targetCoord[2, i] + scalceFactor * sourceCoord[2, i]);
        coefficient[3 * i, 2] = -(targetCoord[1, i] + scalceFactor * sourceCoord[1, i]);
        coefficient[3 * i + 1, 0] = -(targetCoord[2, i] + scalceFactor * sourceCoord[2, i]);
        coefficient[3 * i + 1, 1] = 0;
        coefficient[3 * i + 1, 2] = targetCoord[0, i] + scalceFactor * sourceCoord[0, i];
        coefficient[3 * i + 2, 0] = targetCoord[1, i] + scalceFactor * sourceCoord[1, i];
        coefficient[3 * i + 2, 1] = targetCoord[0, i] + scalceFactor * sourceCoord[0, i];
        coefficient[3 * i + 2, 2] = 0;

    }


    roderick = coefficient.TransposeThisAndMultiply(coefficient).Inverse() * coefficient.Transpose() * lConstant;

    return roderick;
}



                        
                      

3.4 解析罗德里格矩阵

此处，就是式(5)的实现.

                        
                          /// <summary>
/// 解析罗德里格矩阵为旋转矩阵和平移矩阵
/// </summary>
/// <param name="scaleFactor">比例因子</param>
/// <param name="roderick">罗德里格矩阵</param>
/// <param name="coreSourceCoord">原坐标系坐标</param>
/// <param name="coreTargetCoord">目标坐标系坐标</param>
/// <returns></returns>
(Matrix<double>, Vector<double>) RotationMatrix(double scaleFactor, Vector<double> roderick, Vector<double> coreSourceCoord, Vector<double> coreTargetCoord)
{
    Matrix<double> rotation = mb.DenseOfArray(new double[,]
    {
        {0,0,0 },
        {0,0,0 },
        {0,0,0 }
    });
    
    //反对称矩阵
    Matrix<double> antisymmetric = mb.DenseOfArray(new double[,]
    {
        {          0, -roderick[2], -roderick[1] },
        {roderick[2],            0, -roderick[0] },
        {roderick[1],  roderick[0],            0 }
    });

    // 创建单位矩阵
    // 然后与式(5)的 S 执行 + 和 - 操作
    rotation = (DenseMatrix.CreateIdentity(3) - antisymmetric).Inverse() * (DenseMatrix.CreateIdentity(3) + antisymmetric);

    translation = coreTargetCoord - scaleFactor * rotation * coreSourceCoord;


    return (rotation, translation);
}


                        
                      

3.5 调用逻辑

                        
                          // 1. 字段值准备
MatrixBuilder<double> mb = Matrix<double>.Build;
VectorBuilder<double> vb = Vector<double>.Build;

// 2. 写入源坐标系的坐标。注意这里的x,y,z输入顺序
Matrix<double> source = mb.DenseOfArray(new double[,]
{
    {-17.968, -12.829, 11.058 },
    {-0.019 , 7.117,   11.001 },
    {0.019  , -7.117,  10.981 }
}).Transpose();

// 3. 写入目标坐标系的坐标
Matrix<double> target = mb.DenseOfArray(new double[,]
{
    { 3392088.646,504140.985,17.958 },
    { 3392089.517,504167.820,17.775 },
    { 3392098.729,504156.945,17.751 }
}).Transpose();

// 4. 重心化
var coreSource = BarycentricCoord(source);
var coreTarget = BarycentricCoord(target);

var sourceCoords = source - mb.DenseOfColumnVectors(coreSource, coreSource, coreSource);
var targetCoords = target - mb.DenseOfColumnVectors(coreTarget, coreTarget, coreTarget);

// 5. 求比例因子
double k = ScaleFactor(sourceCoords, targetCoords);

// 6. 解算咯德里格参数
var roderick = RoderickParas(k, sourceCoords, targetCoords);

// 7. 旋转
(Matrix<double> ro, Vector<double> tran) = RotationMatrix(k, roderick, coreSource, coreTarget);

Console.WriteLine("比例因子为：");
Console.WriteLine(k);

Console.WriteLine("旋转矩阵为：");
Console.WriteLine(ro.ToString());

Console.WriteLine("平移参数为：");
Console.WriteLine(tran.ToString());

Console.WriteLine("计算结果为：");
Console.WriteLine(source2.ToString());


                        
                      

4. 总结

基于罗德里格矩阵的转换方法，在求解两个坐标系间的转换参数，特别是旋转角较大时，实现简单、快速.

最后此篇关于大角度非迭代的空间坐标旋转C#实现的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于大角度非迭代的空间坐标旋转C#实现的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。