阻尼最小二乘法Matlab代码-Singularities_UR10：针对轨迹奇点设计的项目，旨在对比基于伪逆的方法...

简介：
本项目利用Matlab开发了针对UR10机械臂的阻尼最小二乘法代码，专门处理轨迹规划中的奇异点问题，并与伪逆方法进行性能比较。 阻尼最小二乘法在机器人操纵器通用型UR10的运动学控制中的影响开发：M.Sodano（2018）。指导教授：德卢卡。 该项目的目标是基于伪反演与阻尼最小二乘(DLS)方法设计用于不同轨迹仿真的运动控制器，并最终通过V-REP进行验证。逆微分运动学问题通常涉及将末端执行器的初始位置和速度分配给机器人，以确定实现目标所需的关节速度。当雅各比矩阵是方形且满秩时，可以通过简单的反演来解决这一问题；然而，如果雅各比不是方阵或不满秩，则需要采用替代策略。 伪反演 伪反演是一种约束最小化问题的解法：它试图使关节速度尽可能小的同时满足微分运动学的要求。尽管解决方案并非唯一存在，但如果雅各比矩阵是满职的，那么使用几何雅可比风格的地方可以采纳此方法作为合适的选择方案之一。 阻尼最小二乘(DLS) DLS为无约束优化问题提供解法，在这种情况下$lambda$是一个参数，它衡量了使微分运动学上的关节速度（即误差）尽可能小的重要性。远离奇异性区域时，通常设置$\lambda=0$以获得与伪反演相同的解决方案；而在接近奇异点的条件下，则需调整其值。 这两种方法在机器人操作中提供了灵活且有效的手段来处理逆动力学问题，并特别适用于那些雅各比矩阵非满秩或接近奇异性的场景。