如何求解三维空间中圆上一点到直线的最短距离及其坐标?(上一.求解.最短.坐标.点到...)

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如何求解三维空间中圆上一点到直线的最短距离及其坐标?

求解三维空间中圆上一点到直线的最小距离及其坐标

本文探讨如何计算三维空间中圆上一点到直线的最小距离,并给出该点的坐标。 问题描述如下:已知圆心O(0.3501, -0.0881, -4.8466),法向量n(0.4163, -0.8326, -0.3653),半径r=1.34954;直线AB由点A(3.1932, -0.9005, 0.8082)和点B(1.9885, -0.9691, -0.8353)确定。 目标是找到圆上一点P,使其到直线AB的距离最小。

由于圆和直线可能不在同一个平面内,直接计算圆心到直线的距离并不能得到最小距离。 正确的解法需要投影:将圆投影到包含直线AB且垂直于圆法向量n的平面上,然后在该平面内求解圆的投影与直线AB的最近点,再根据圆的半径计算出圆上点P。

以下Python代码使用NumPy库实现该计算:

import numpy as np

# 圆的参数
o = np.array([0.3501, -0.0881, -4.8466])  # 圆心
n = np.array([0.4163, -0.8326, -0.3653])  # 法向量
r = 1.34954  # 半径

# 直线上的两点
a = np.array([3.1932, -0.9005, 0.8082])
b = np.array([1.9885, -0.9691, -0.8353])

# 计算直线的方向向量并归一化
d = (b - a) / np.linalg.norm(b - a)

# 计算圆心到直线的垂足
t = np.dot(o - a, d)
f = a + t * d

# 计算圆心到垂足的向量
of = f - o

# 计算圆心到投影点的向量
proj = np.dot(of, n) / np.linalg.norm(n)**2 * n

# 计算投影点
p_proj = o + proj

# 计算投影点到圆心的距离
dist_to_center = np.linalg.norm(p_proj - o)

# 计算投影点到圆上点的距离
dist_to_point = np.sqrt(r**2 - dist_to_center**2)

# 计算圆上点P的坐标
# 使用叉乘计算垂直于n和d的向量,再缩放得到圆上点
v = np.cross(n, d)
p = p_proj + (dist_to_point * v / np.linalg.norm(v))


print("圆上点P的坐标:", p)

这段代码首先计算圆心到直线的投影点,然后利用圆的半径和投影点计算出圆上距离直线最近的点P的坐标。 通过这个方法,我们有效地解决了三维空间中圆上一点到直线的最短距离问题。

以上就是如何求解三维空间中圆上一点到直线的最短距离及其坐标?的详细内容,更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章!

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