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循环神经网络

s matlab toolbox,Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记(一 )

發(fā)布時(shí)間:2025/3/15 循环神经网络 18 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 s matlab toolbox,Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记(一 ) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

Matlab Robotic Toolbox工具箱學(xué)習(xí)筆記(一)

軟件:matlab2013a

工具箱:Matlab Robotic Toolbox v9.8

Matlab Robotic Toolbox工具箱學(xué)習(xí)筆記根據(jù)Robot Toolbox

demonstrations目錄,將分三大部分闡述:

1、General(Rotations,Transformations,Trajectory)

2、Arm(Robot,Animation,Forwarw kinematics,Inverse

kinematics,Jacobians,Inverse dynamics,Forward

dynamics,Symbolic,Code generation)

3、Mobile(Driving to a

pose,Quadrotor,Braitenberg,Bug,D*,PRM,SLAM,Particle

filter)

General/Rotations

%繞x軸旋轉(zhuǎn)pi/2得到的旋轉(zhuǎn)矩陣

(1)r = rotx(pi/2);

%matlab默認(rèn)的角度單位為弧度,這里可以用度數(shù)作為單位

(2)R = rotx(30, 'deg') * roty(50, 'deg') * rotz(10,

'deg');

%求出R等效的任意旋轉(zhuǎn)變換的旋轉(zhuǎn)軸矢量vec和轉(zhuǎn)角theta

(3)[theta,vec] = tr2angvec(R);

%旋轉(zhuǎn)矩陣用歐拉角表示,R = rotz(a)*roty(b)*rotz(c)

(4)eul = tr2eul(R);

%旋轉(zhuǎn)矩陣用roll-pitch-yaw角表示, R = rotx(r)*roty(p)*rotz(y)

(5)rpy = tr2rpy(R);

%旋轉(zhuǎn)矩陣用四元數(shù)表示

(6)q = Quaternion(R);

%將四元數(shù)轉(zhuǎn)化為旋轉(zhuǎn)矩陣

(7)q.R;

%界面,可以是“rpy”,“eluer”角度單位為度。

(8)tripleangle('rpy');

General/Transformations

%沿x軸平移0.5,繞y軸旋轉(zhuǎn)pi/2,繞z軸旋轉(zhuǎn)-pi/2

(1)t = transl(0.5, 0.0, 0.0) * troty(pi/2)

* trotz(-pi/2)

%將齊次變換矩陣轉(zhuǎn)化為歐拉角

(2)tr2eul(t)

%將齊次變換矩陣轉(zhuǎn)化為roll、pitch、yaw角

(3) tr2rpy(t)

General/Trajectory

clear;

clc;

p0 = -1;% 定義初始點(diǎn)及終點(diǎn)位置

p1 = 2;

p = tpoly(p0, p1, 50);% 取步長為50

figure(1);

plot(p);%繪圖,可以看到在初始點(diǎn)及終點(diǎn)的一、二階導(dǎo)均為零

[p,pd,pdd] = tpoly(p0, p1, 50);%得到位置、速度、加速度

%p為五階多項(xiàng)式,速度、加速度均在一定范圍內(nèi)

figure(2);

subplot(3,1,1); plot(p); xlabel('Time'); ylabel('p');

subplot(3,1,2); plot(pd); xlabel('Time'); ylabel('pd');

subplot(3,1,3); plot(pdd); xlabel('Time');

ylabel('pdd');

%另外一種方法:

[p,pd,pdd] = lspb(p0, p1, 50);

figure(3);

subplot(3,1,1); plot(p); xlabel('Time'); ylabel('p');

subplot(3,1,2); plot(pd); xlabel('Time'); ylabel('pd');%

可以看到速度是呈梯形

subplot(3,1,3); plot(pdd); xlabel('Time');

ylabel('pdd');

%三維的情況:

p = mtraj(@tpoly, [0 1 2], [2 1 0], 50);

figure(4);

plot(p)

%對于齊次變換矩陣的情況

T0 = transl(0.4, 0.2, 0) * trotx(pi);% 定義初始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的位姿

T1 = transl(-0.4, -0.2, 0.3) * troty(pi/2) * trotz(-pi/2);

T = ctraj(T0, T1, 50);

first=T(:,:,1);%初始位姿矩陣

tenth=T(:,:,10);%第十個(gè)位姿矩陣

figure(5);

tranimate(T);%動(dòng)畫演示坐標(biāo)系自初始點(diǎn)運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)點(diǎn)的過程

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的s matlab toolbox,Matlab Robotic Toolbox工具箱学习笔记(一 )的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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