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欧拉动力学方程的推导(持续更新)

目录

前言:

一、叉乘的数学知识

1.两个向量叉乘

2.矩阵和向量叉乘

3.向量和矩阵叉乘

二、刚体动力学下的欧拉方程


前言:

        这两天在看”Thrust Mixing, Saturation, and Body-Rate Control for Accurate

Aggressive Quadrotor Flight“这篇论文的时候,他给出无人机的动力学模型,对于欧拉动力学方程我不是很理解,所以在网上搜索了相关资料,现在在这里记录一下。
        参考链接: https://www.zhihu.com/question/327324524/answer/3405589606

一、叉乘的数学知识

1.两个向量叉乘

        豆包生成的。

2.矩阵和向量叉乘

3.向量和矩阵叉乘

之后将这三行加起来,得到一个向量。

二、刚体动力学下的欧拉方程

1. 角动量公式
        其中H代表角动量,I是一个3×3的惯性矩阵,w代表角速度,是一个三维列向量。

2.对角动量求导即为力矩

        对角动量求导,则可得出

        

3.上式等式右边的第二项无需再化简,第一项需进一步处理。首先考虑惯性张量:

        这个需要考虑一下,

\boldsymbol{I}=\sum_{i}\sum_{j}I_{ij}\boldsymbol{e}_i\boldsymbol{e}_j^T

4.对惯性张量求导,运用链式法则:

\dot{\boldsymbol{I}}=\sum_i\sum_j(\dot{I_{ij}}\boldsymbol{e}_i\boldsymbol{e}_j^T+I_{ij}\dot{\boldsymbol{e}}_i\boldsymbol{e}_j^T+I_{ij}\boldsymbol{e}_i\dot{\boldsymbol{e}}_j^T)

5.一般认为惯性张量的各分量不会发生变化,\dot{I_{ij}}=0对于这个ei和ej来说,它们是机体坐标系的各轴的单位向量,他们的变化率等于此时觉得角速度叉乘他们,这个公式,想一下很有道理,因为当角速度和这个单位向量很近的时候,那么这个单位向量就不转,这个容易直观的理解。负号是ej的叉乘顺序变了所有得到的。

\dot{\boldsymbol{I}}=\sum\sum(I_{ij}\dot{\boldsymbol{e}}_i\boldsymbol{e}_j^T+I_{ij}\boldsymbol{e}_i\dot{\boldsymbol{e}}_j^T)=\sum\sum(I_{ij}(\boldsymbol{\omega}\times\boldsymbol{e}_i)\boldsymbol{e}_j^T - I_{ij}\boldsymbol{e}_i(\boldsymbol{e}_j^T\times\boldsymbol{\omega}))

6.接下来呢,由于叉乘的线性性质,可以将w写在外面,之后Iij写在里面。于是就有

\omega\times\left(\sum\sum(I_{ij}e_i)e_j^T-\sum\sum(I_{ij}e_i)e_j^T\right)

7.你看求和符号里面,是不是就是惯性矩阵本身,于是可以写成

\dot{I}=\omega\times I-I\times\omega

8.对于I这个矩阵,可以拆分成(I1, I2, I3),之后I×W就可以写成(I1×W) + (I2×W)+ (I3×W),之后会发现这个向量与W正交,所以和W的数量级为0,所以可以得到下面的式子。

9.所以说最后的式子

10.当惯性张量中非对角的惯性积为零时,可以写成

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