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Matlab代码(codematica)与我们之前研究过的其他机器人相关的Mathematica代码。

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简介:
离散控制的Matlab代码Codematica与我们先前研究的其他机器人相关的Mathamatica代码相对应。这些代码的描述取决于开发方法的不同,可能包含两个组成部分:首先是一个入门笔记本,其中记录了我们为了确保完整版本能够可靠地运行而执行的所有必要步骤。其次是一个包含实际工作版本的笔记本。这些产品的名称来源于料斗Raibert以及其他相关产品。此外,我们还开发了dcrawler离散搜寻器(也被我称为Franken搜寻器),以及简单的六脚架模型(三脚架步态)。|hilare|Hilare机器人(例如,轮椅机器人模型)和金车|运动车也纳入其中。nonhol3kin代表一个简单的标准形式三态(运动学)非完整系统,而nonhol5kin则是一个包含五状态(运动学)的非完整系统,需要进行二阶平均。|nonhol3dyn|则是一个简单的标准形式三态(动态)非完整系统。 此外,我们对运动版本的提升进行了研究,并探索了蛇形板及其相应的运动方程。值得注意的是,基于上述已知运动方程,无需感到意外。 值得一提的是,我可能此前已经使用过(标题:具有对称性的非完整机械系统)并计算出了一些相关运动方程;因此,应该设计一些控制器来管理这些非完整系统的方面。 并且在某些情况下,我们需要利用M...

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  • 离散控制MatlabMathematica-codematica
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    离散控制Matlab代码及相关机器人Mathematica代码-Codematica是一个整合了离散控制系统设计与仿真的Matlab资源和机器人运动学分析及模拟的Mathematica程序集合,旨在促进工程教育和研究中的自动化系统开发。 离散控制的Matlab代码Codematica与我们研究过的不同事物相关的机器人Mathamatica代码有所不同。根据开发方式的不同,这些代码可能包含两个部分:一个是入门笔记本,其中包含了为使完整版本充满信心地执行而需进行的各种步骤;另一个是实际工作版的实际笔记本。名称包括Raibert的料斗和其他产品、dcrawler离散搜寻器(或我所谓的Franken搜寻器)、昆虫简单的六脚架模型(三脚架步态)和Hilare机器人(例如,轮椅机器人模型)。此外还有金车运动车以及nonhol3kin简单标准形式的三状态非完整系统。nonhol5kin则是五状态非完整系统,并需要二阶平均处理;nonhol3dyn是简单的标准形式三态动态非完整系统,为提升版本的运动实现。 上述一些项目已知其具体的运动方程,但有时我会使用(标题:具有对称性的非完整机械系统)中提到的方法来计算控制器。因此,在这些情况下,可能会设计出专门用于管理非完整性方面的控制器。另外还有蛇形板模型及其相关运动方程式。
  • DNN训练Matlab-DNN_WMMSE:再现DNN工作
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    DNN_WMMSE是用于重现基于深度神经网络(DNN)的研究工作成果的MATLAB代码库,专注于改进无线通信中的信号处理技术。 DNN_WMMSE[更新]:此代码已过时,请参考我们的Python版本。用于重现我们在深度神经网络研究方面工作的MATLAB代码。只需运行“main.m”,即可获得高斯IC案例的结果;要获取其他部分的结果,可能需要进行一些调整。我们还提供了一些预训练的函数来展示表格1和2中的结果。 为了使用本代码,请先安装NeuronNetworkToolbox和DeepLearningToolbox。该代码已在MATLAB 2016b版本上成功测试过。 参考文献: [1] 孙浩然,陈向义,史清江,洪明义,肖夫,Nikos D. Sidiropoulos。“学习优化:为无线资源管理训练深度神经网络。”1.0版--2016年9月 作者:Haoran Sun
  • DNN MATLAB-MATLAB学习
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    这段资料提供了一系列用于在MATLAB环境中操作深度神经网络(DNN)的代码。它包含各种实用工具和脚本,适合进行机器学习项目的开发与实验。 本段落件夹中的程序包括BPNN(反向传播神经网络)、DBN(深度信念网络)以及DNN(深层神经网络)三个深度学习模型的MATLAB代码。主函数为nnmain,其中包含一个switch结构接口用于选择具体使用的模型。 《传递函数》文件夹中主要包括了各种可选的传递函数子程序,如常用的sigmoid、tanh和ReLU等; 《模型搭建与训练程序》文件夹包含了构建不同神经网络架构以及进行预训练和BP(反向传播)训练过程中所需的各个子程序; 《数据处理程序》文件夹则主要包含用于数据归一化、预处理及结果可视化输出的各类子函数; 另外,《结果保存》文件夹专门用来存放模型在训练阶段得到的各种参数与性能指标,以便后续分析和调优使用。 而《data》文件夹的主要用途则是存储供网络进行训练和测试的数据集。
  • 分配算法Matlab-OffloadingMechanisms:论文
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    本段代码为实现随机分配算法在离负荷机制中的应用而编写,适用于相关学术研究及仿真分析,直接关联于我的毕业论文内容。 随机分配算法的MATLAB代码用于硕士论文《联合异构边缘与雾系统的资源分配:匹配博弈方法》。此项目包含多个文件来处理不同的机制: - DataGenerator.java: 生成用户设备(UE)请求及服务器容量,同时创建评估所需的成本和评价。 - Main.java: 实现了一种无需货币兑换的多对一匹配算法。四种主要算法如下: - 延迟接受算法:适用于文中提到的Intra-EFS卸载机制。 - 随机分配算法:纯粹随机选择服务器来处理请求。 - 波士顿机制: 作为对比,与Intra-EFS卸载机制进行比较的一种方法。 - 没有内部EFS卸载:仅最近的服务器能够响应请求。 由于偏好函数定义的不同,这些算法的结果会有所差异。因此,在代码中存在一个可以调整偏好功能的部分供有兴趣的研究者查看和修改。 - Main2.java: 同样实现了一种多对一匹配算法但加入了货币兑换机制,并且需要添加epsilon值来调节。 - PerformanceEvaluation.java 和 PerformanceEvaluation2.java:用于评估不同方法的性能。
  • ISIC 2018: 参赛作品和资源
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    本简介提供ISIC 2018竞赛中我们团队参赛作品的相关开源代码及所需资源信息,便于研究者复现成果或进一步开发。 ISIC 2018与我们提交的2018 ISIC挑战赛相关的代码总体结构如下: - dataset_prep:用于准备训练数据的所有脚本的位置。有关更多信息,请参见该目录中的自述文件。 - task3:包含所有模型训练相关脚本的位置。 具体包括: - keras_model_utilities.py:此模块在磁盘上管理keras模型,并保存了所有重用的代码以进行模型训练。 - [model_name] _k.py:每个模型训练的主要脚本。 - isic_data.py:将数据提供给分类器的模块。 - run_predictions.py:用于执行测试和完全验证的主脚本。
  • MATLAB运动仿真
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    本研究聚焦于利用MATLAB平台进行机器人运动仿真的技术探讨与实践应用,旨在优化算法设计和提高仿真精度。 利用Robotics Toolbox for MATLAB对机器人的正运动学、逆运动学及轨迹规划进行了仿真。通过这些仿真观察到了机器人各个关节的运动,并获取了所需的数据,证明所设计的参数是正确的,从而能够实现预定目标。
  • 于六足MATLAB
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    这段MATLAB代码提供了设计和模拟六足机器人运动的基础框架,涵盖了从基本结构搭建到步态规划等关键环节的实现方法。 在IT领域特别是机器人学与自动化工程中,MATLAB是一种广泛使用的编程语言和开发环境,提供了丰富的工具箱来处理复杂的计算及仿真任务。“六足机器人MATLAB相关代码”指的是一个利用MATLAB设计、模拟并分析六足机器人的项目。这类机器人因其六个腿而被称为hexapods,在科研、工业以及探索等领域广泛应用,因为它们具有良好的稳定性和适应性。 关键的资源是MATLAB中的机器人工具箱,它支持包括运动学、动力学、控制及路径规划在内的核心功能。在这个特定项目中,“Hexapod-Walking-main”可能代表包含主程序或主要算法的文件夹或脚本,用于实现六足机器人的行走仿真。 该仿真通常涉及以下几方面: 1. **运动学**:研究机器人关节角度与腿部末端位置之间的关系。MATLAB中的Robot Kinematics Toolbox可以帮助解决正向和逆向运动学问题,并确定每个腿的轨迹。 2. **动力学**:关注力和机器人的运动间的关系,通过计算受力、扭矩及能量消耗来优化行走效率。 3. **控制理论**:为了实现六足机器人稳定行走,需要设计有效的控制器。MATLAB中的Control Toolbox提供了多种控制算法(如PID)用于调整步态与平衡。 4. **路径规划**:在复杂环境中移动时需预先计划安全的行走路线,这可以通过使用Path Planning Toolbox来达成。 5. **三维可视化**:通过Simulation 3D功能将六足机器人的运动及环境直观地呈现出来,便于理解和调试算法。 6. **编程技巧**:良好的编程习惯和模块化设计可以提高代码可读性和维护性。可能的文件结构包括独立封装腿部控制、步态生成与平衡算法等部分为单独函数。 7. **仿真优化**:利用Optimization Toolbox对机器人的性能参数(如步幅、周期时间及关节速度)进行调整,以实现最节能或最快的行走模式。 8. **实时接口**:如果计划将MATLAB代码与硬件设备集成,则可以使用Real-Time Workshop生成嵌入式代码来实现实时执行。 综上所述,“六足机器人MATLAB项目”涵盖了从基础理论到高级控制技术的学习内容,对于掌握机器人运动控制及在机器人学中应用MATLAB具有重要的学习价值。通过深入研究和实践这些代码,可以提升设计与控制机器人的技能。
  • MATLAB状态枚举法-POMDP:生项目
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    这段简介可以这样描述:“MATLAB状态枚举法代码-POMDP”是我研究生期间的研究项目代码。该项目聚焦于部分可观测马尔科夫决策过程,通过MATLAB实现状态枚举算法,以解决复杂决策问题。 我的硕士研究项目主要集中在使用Matlab状态枚举法来为顺序假设检验确定最佳阈值。这项工作处理的是部分可观察的马尔可夫决策问题,在这种情况下,有两种类型的错误可能会发生:一是当原假设实际上正确时拒绝它(即漏检),二是当某些替代假设成立时接受原假设(即误报)。这两种情况都会导致成本产生,并且每次进行额外观测也会产生成本。因此,目标是设计一种最优停止规则来尽量减少总的成本。 为了计算最佳阈值,我采用了多种方法:Sondik的枚举法、基于离散连续信念状态的价值迭代法、非凸优化结合蒙特卡洛采样和渐近表达的方法以及非凸优化与马尔可夫链吸收概率相结合的技术。此外,我还考虑了多维置信状态的离散化。 所有相关的代码都是用Matlab编写的,并且我希望这些成果能够帮助到对该领域感兴趣的其他研究人员。
  • TinkerCAD 火警工作坊 - 查找 TinkerCAD 讨会将使用温度传感...
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    本工作坊利用TinkerCAD平台和温度传感器教授基础编程与电子知识。参与者将通过在线研讨会探索火灾报警系统的构建原理,提升问题解决能力。 查找我们TinkerCAD研讨会的代码-TinkerCAD-FireAlarm-Workshop。我们将使用温度传感器、气体传感器以及LED和蜂鸣器。观看我们的YouTube演示:
  • MATLAB
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    本代码展示了如何在MATLAB中计算信号的自相关和互相关。通过实例讲解了函数应用及参数调整方法,适用于通信系统分析和信号处理研究。 自相关和互相关的计算包括确定相关系数和相关函数。