空间点与直线距离算法

1. 原理推导

令空间中点A与点B组成向量\(\overrightarrow{AB}\),向量外有一点P,那么咱们要求的就是P与直线\(\overrightarrow{AB}\)的距离d。git

链接点A与点P,得直线向量\(\overrightarrow{AP}\)。将向量\(\overrightarrow{AB}\)\(\overrightarrow{AP}\)叉乘,根据向量叉乘的几何意义,\(|\overrightarrow{AB} \times \overrightarrow{AP}|\)其实是一个平行四边形面积,以下图所示:github

imglink1

根据平行四边形公式,很显然咱们要求的d就是这个平行四边形的高,也就是:spa

\[d = \frac{|\overrightarrow{AB} \times \overrightarrow{AP}|} {|\overrightarrow{AB}|} \]

2. 具体实现

直到了原理,具体的实现就很简单了,只要套公式就能够了。其中^是个本身重载实现的求叉乘的操做:3d

double CalDistancePointAndLine(Vec3d &point, Vec3d &lineBegin, Vec3d &lineEnd)
{
    //直线方向向量
    Vec3d n = lineEnd -lineBegin;

    //直线上某一点的向量到点的向量
    Vec3d m = point - lineBegin;

    return (n ^ m).length() / n.length();
}

详细代码code

3. 参考

  1. 空间向量如何求点到直线距离?
  2. 立体几何:如何用空间向量方法求点到直线的距离?
  3. 向量运算(叉乘几何意义)
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