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mindsponge.common.rigids_mul_rigids

mindsponge.common.rigids_mul_rigids(a, b)

把刚体变换 $b$ 从它所在局部坐标系中变换到刚体变换 $a$ 所在局部坐标系中。

$b$ 和 $a$ 两个刚体变换的旋转矩阵相乘结果作为刚体变换 $b$ 新的旋转矩阵。

用刚体变换 $a$ 的旋转矩阵与刚体变换 $b$ 的平移距离相乘，所得向量与刚体变换 $a$ 的平移距离相加，所得结果为刚体变换 $b$ 的新平移距离。

$$\begin{array}{r}\begin{array}{rl}& r=a_r{b}_r\\ & t=a_r{b}_t+a_t\end{array}\end{array}$$

参数：

• a (tuple) - 刚体变换 $a$ ，长度为2，包含旋转矩阵 $(xx,xy,xz,yx,yy,yz,zx,zy,zz)$ 与平移距离 $(x,y,z)$ ，数据类型为标量或者shape相同的Tensor。

• b (tuple) - 刚体变换 $b$ ，长度为2，包含旋转矩阵 $(xx,xy,xz,yx,yy,yz,zx,zy,zz)$ 与平移距离 $(x,y,z)$ ，数据类型为标量或者shape相同的Tensor。

返回：

tuple(rots, trans)，变换后的刚体 $b$ ，长度为2，包含旋转矩阵 $(xx,xy,xz,yx,yy,yz,zx,zy,zz)$ 与平移距离 $(x,y,z)$ ，数据类型为标量或者shape相同的Tensor。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindsponge
>>> a = ((1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), (3, 4, 5))
>>> b = ((2, 3, 4, 1, 5, 6, 3, 8, 7), (1, 2, 3))
>>> b1 = mindsponge.common.rigids_mul_rigids(a,b)
>>> print(b1)
((13, 37, 37, 31, 85, 88, 49, 133, 139), (17, 36, 55))