讲之前,先说下如果两个Rotation相加的意义,比如:

FRotator Rot1(0.f, 90.f, 0.f);
FRotator Rot2(90.f,0.f, 0.f);
FRotator Result = Rot1 + Rot2;

得到的结果FRotator Result(90.f, 90.f, 0.f),其意义是: 物体相对空间坐标原点的Rotation为(90.f, 90.f, 0.f),很好理解。

如果两个Rotation转换为Martix并相乘,比如:

FRotator Rot1(0.f, 90.f, 0.f);
FRotator Rot2(90.f,0.f, 0.f);
FRotator Result =( FRotationMatrix(Rot1) * FRotationMatrix(Rot2)).Rotator;

得到的结果FRotator Result(0.f, 90.f, 90.f),其意义是: 先将物体作Rot1旋转,即:Yaw方向(水平平面)旋转90度,然后再假设该物体相对坐标轴原点的旋转量为(0, 0, 0),即没有作任何旋转,但实际Rotation相对坐标轴原点为(0, 90, 0);然后再将物体进行Rot2旋转,即Pitch方向(垂直于(90, 0, 0)方向的平面)侧翻90度,因为侧翻90度前假设物体的Rotation是(0, 0, 0),所以侧翻时所在的平面不再是Yaw=90的平面(垂直于(0, 90, 0)方向),而是Yaw=0的平面(垂直于(90, 0, 0)方向)。没做相关配图,这段话理解起来有点绕,最好用空间思维想象下,可以用手掌比划。

实际应用:

比如空间中有两个物体:A和B,现在要将A旋转至与B相同的朝向,目前只知道A的相对世界坐标的Rotation Rw(90.f,0.f, 0.f)、B相对A(将A的Rotation当做(0, 0, 0))的Rotation Rr(0.f, 90.f, 0.f),求A旋转后的世界坐标Rotation。
此时的计算公式就是:

(FRotationMatrix(Rr) * FRotationMatrix(Rw)).Rotator()

注意:矩阵相乘时,两个乘数的前后位置不同则计算的结果也不同,比如上面例子,如果是( FRotationMatrix(Rot2) * FRotationMatrix(Rot1)).Rotator,则结果是Rotation(90, -90, -180)。


风起于青萍之末,浪成于微澜之间。 ----先秦·宋玉 《风赋》