核心基础函数MatMultiply

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 + j
            tmp += _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

1. 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）；
2. 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；
3. 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）。
4. 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。
5. 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」。
6. *：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）。