这个 MatMultiply 函数是 Dummy-Robot 运动学解算的核心基础函数，负责实现矩阵乘法，而矩阵乘法又是DH变换（机器人运动学的核心）的关键操作。
一、函数整体功能
这个函数实现了通用的矩阵乘法，接收两个输入矩阵（_matrix1 和 _matrix2），计算它们的乘积并将结果存储到输出矩阵（_matrixOut）中。
二、逐行代码解析
1. 函数参数说明
static void MatMultiply(const float* _matrix1, // 输入矩阵1（m行×l列）const float* _matrix2, // 输入矩阵2（l行×n列）float* _matrixOut, // 输出矩阵（m行×n列）const int _m, // 矩阵1的行数 , 输出矩阵的行数const int _l, // 矩阵1的列数 = 矩阵2的行数（矩阵相乘的核心条件）const int _n // 矩阵2的列数 , 输出矩阵的列数
)
- 矩阵乘法规则：只有当矩阵1的列数 = 矩阵2的行数（即
_l）时，才能相乘，输出矩阵维度为m×n。 - 注意：在嵌入式开发中，为了减少内存开销，通常把二维矩阵用一维数组存储（行优先：先存第一行所有元素，再存第二行，以此类推）。
2. 核心变量与循环逻辑
float tmp; // 临时变量，存储单个元素的累加结果
int i, j, k; // 循环索引：i=行索引，j=列索引，k=累加索引// 外层循环：遍历输出矩阵的每一行（共_m行）
for (i = 0; i < _m; i++)
{// 中层循环：遍历输出矩阵的每一列（共_n列）for (j = 0; j < _n; j++){tmp = 0.0f; // 每次计算新元素前，重置累加值// 内层循环：计算当前(i,j)位置的元素值（累加_l次）for (k = 0; k < _l; k++){// 核心计算：矩阵1第i行第k列 × 矩阵2第k行第j列，累加到tmp// 一维数组索引换算（行优先）：// 矩阵1(i,k) = _l * i + k// 矩阵2(k,j) = _n * k + jtmp += _matrix1[_l * i + k] * _matrix2[_n * k + j];}// 将累加结果存入输出矩阵的(i,j)位置// 输出矩阵(i,j) = _n * i + j_matrixOut[_n * i + j] = tmp;}
}
三、补充说明
- static关键字：函数前加
static表示该函数仅在当前.cpp文件内可见（模块化封装，避免命名冲突）； - 精度问题：使用
float而非double，是嵌入式MCU（如STM32F4）的常见选择——float占用更少内存，且STM32F4的FPU硬件支持float加速，计算更快； - 无边界检查：代码未做参数合法性校验（如
_m/_l/_n是否为0），这是嵌入式代码的特点（追求效率，通常由调用方保证参数合法）。 - void：函数返回值类型，void 表示「无」，这里特指这个函数没有任何返回值。
- const：只读修饰符（常量限定），const 加在变量 / 指针前，表示「这个内容是只读的，程序运行中不能修改」。
- *：指针符号，在 C/C++ 中，数组不能直接作为函数参数传递，实际传递的是数组的「首地址」（指针）—— 比如你传入一个float T1[16]的数组，函数里接收到的其实是float*（指向数组第一个元素的地址）。