&>&机器人运动学逆问题反解程序
机器人运动学逆问题反解程序
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六自由度机器人机械手运动学逆问题反解程序。。。。
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var q = $("#form1").serializeArray();
console.log(q);
var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (res_area_r == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
var mess = $(".res_area_r").val();
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, _username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click",'.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
$(".res_area_r").val($.trim($(".res_area").val()));
评论共有18条
没注释，看的很费劲
还不错，只能参考看看，还得自己动手写
有点乱，不过参考了一下，有所帮助，谢谢
有些看不太懂，希望注释多一些
程序缺少注释，看起来困难
程序非常详细的体现出如何求机器人运动学反姐的过程，真心帮助我理解了这块的知识。
看上去还行。。。
看不懂，没有注释，感觉很乱
缺少说明，可读性差，，
很好 能理解
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机器人运动学逆问题反解程序用matlab怎么解决机器人逆运动学分析中的角度问题
可以用slove()求解或用迭代法求解。
很久很久以前，当人还是原始人的时候，男男女女们就在琢磨着如何节育。他们使用的方法极其危险，同时又极可能毫无作用。
3种最普遍的节育法
禁欲 用贞操带锁住生殖器
1. Microsoft Office办公套件：Word，PowerPoint，Excel，Outlook。建议除了Office 2003，最好去熟悉一下Off...
答: 没有负作用 可以长期服用的通便的有吗？
答: 好在有许多成熟的安全和网络技术，例如虚拟私有网络（VPN）和防火墙等，能够极大地提高Web服务应用的安全和性能，让开发者拥有选择安全技术的自由，而不是非得使用尚...
答: 某些ADSL调制解调器使用USB接口与电脑相连，需要在电脑上安装指定的软件以添加虚拟网卡来进行通信
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这个不是我熟悉的地区
相关问答：123456789101112131415基于神经网络的机器人逆运动学的求解 也是一种思路
基于神经网络的机器人逆运动学的求解
机器人的控制问题主要包括：轨迹规划问题、逆运动学问题和逆动力学问题。
而机器人逆运动学求解问题在机器人学中占有重要地位，是研究机器人动力学和
机器人控制的基础，并直接关系到运动分析、离线编程等。从机器人控制角度讲，
逆运动学问题是一个很重要的课题，一直备受人们关注。
本文以瑞典ABB公司生产的IRBl40型小型工业机器人为例，对空间六自由
度多关节机器人进行了运动学分析，并采用D．H方法建立了其运动学模型，推导
出机器人的正运动学公式。本文提出矩阵逆乘的逆解算法。与传统方法相比，大
大减少了计算逆解运动方程的计算量。针对有时在逆解中有几组不是真解的问
题，本文详细讨论各位置参数的取值对逆解结果的影响，明确了逆解角度求解公
式，避免了可能出现的漏解的情况。
本文利用神经网络对于非线性映射的强大的逼近能力，实现机器人从工作变
量空间到关节变量空间的非线性映射，从而求得机器人运动学逆解。将解析算法
得到的运动学正解作为训练样本，采用改进的BP神经网络算法来研究机器人的逆
运动学问题。利用LMBP神经网络的局部逼近的优点，本文将求解机器人运动学逆
解转化为对神经网络的权值进行训练，实现了机器人从工作空间到关节空间的非
线性映射。该法还克服了标准BP算法收敛速度慢，收敛精度差的缺点。本文还提
供了另一种简单、快速、准确地逆运动学求解新思路，即用径向基函数网络来进
行函数逼近。最后通过对IRBl40型机器人的仿真研究表明，用此神经网络算法反
解机器人运动学不仅求解过程简单，学习收敛速度快，还可以避免传统反解方法
中的许多棘手问题。
Robotics control problems include tr句ectory pl猢ing problem(TPP，in shon)，
inverSe kinematics problem(IKP in shoIrt)aIld inverse dyn锄ics problem(IDP)．The
IKP is the vital paIrt of robotics and the base of robotic dynamics and control，、Vhich is
directly related to the kinematics analysis，of．f．1ine progr锄ming and so on．From the
viewpoim of robotics contro“KP is a main a question for discussion，so many people
pay more attentions to it．
BaSed on IRB l 40 indu嘶al robot made by ABB，this paper analyzes a 6 DOF
muhi．ioint industrial robot in kinematics，a11d puts forward a kin锄atics model alld
deduces a forward kinematics equation by using D—H transfo咖ation matrix method．
Afkr that，an inverse kinematics equation that needs the inverse matrix multiplication
only once is presented in this paper．Compared with the conVentional methods，the
memod reduces the work of calculation伊eatly．This paper considers the problem that
sometimes the results of the inverSe kinematics equations are not real．The ef佗ct to
each position paur锄eter t0 the robot manipulator inverse kinematics is discussed．An
inverSe kinematics equation is confirmed and the situation of missing results is
UsiIlg me approaching ability of mapping of neural net、vorks to non-linear function，
though training lots of data implement robotics the non—Iinear mapping f．rom the
、vorking variable coordinates to the joints variable coordinates in order to solVe IKP．
The LMBP neural network used in inverse kinenlatics is trained by using some
fon)忸rd kinematics results aS training data set．Because of its local approaching
ability，the inverse kinematics problem of the manipulator can be transfbmed into the
weight．training problem．The mapping from joim-Variable space to operation·Variable
space is realized．This method overcomes two shortcOmings that the conVergence
speed and precision of the solution of standard BP algorithm are not good，and it also
provides simple， quicI(，a11d accurate memods to solVe the problem of inVerS kinematics
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