There are two ways of using the Jacobian matrix to solve kinematics. One is to use the transpose of the Jacobian JT. The other is to calculate the inverse of the Jacobian J-1. J is most likely redundant and non square,thus an ordinary inverse is not

When performing inverse kinematics (IK) on a complicated bone chain, it can become too complex for an analytical solution. Cyclic Coordinate Descent (CCD) is an alternative that is both easy to implement and efficient to process.逆运动学问题一般采用解析法和基于Jacob

The damped least squares method is also called the Levenberg-Marquardt method. Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种.它是使用最广泛的非线性最小二乘算法,具有梯度法和牛顿法的优点.当λ很小时,步长等于牛顿法步长,当λ很大时,步长约等于梯度下降法的步长. The damped least squares method can be theoretically justified as follo

在多体机械中,平台的运动学分析(运动学问题)可以分为两类:正向运动学问题和逆向运动学问题.所谓正向运动学是指研究机构中一点(例如,机械手臂上终端操作机构或由并联机械操纵器支持的平台的中心)在空间中的位置随时间的演进而作的改变,其运动轨迹通过计算运动副运动的函数得到.对于逆运动学问题,情况正好相反:目的是计算运动副的运动从而实现预定的终端操作机构的轨迹. 由于逆向运动学问题的复杂性,人们通常使用数值迭代的方式求解,所需较长的计算时间.使用数值计算方法通常会丢失机构的运动信息.在本文中,我们将描述如

Solving the FK problem of simple kinematic chains is trivial (just apply the desired joint values to all joints in the chain to obtain the position and orientation of the tip or end effector). However it is less trivial to solve the IK and FK problem

IK groups and IK elements VREP中使用IK groups和IK elements来进行正/逆运动学计算,一个IK group可以包含一个或者多个IK elements: IK groups: IK groups group one or more IK elements. To solve the kinematics of a simple kinematic chain, one IK group containing one IK element is need

机器人运动学逆解的问题经常出现在动画仿真和工业机器人的轨迹规划中:We want to know how the upper joints of the hierarchy would rotate if we want the end effector to reach some goal. IK Solutions: Analytical solutions are desirable because of their speed and exactness of solution. For

先吐槽 这题做了两天,昨天讲分治,老师用归并讲了一遍,今天又用树状数组讲了一遍 归并不难,啊啊啊我居然才调出来 思路 归并两个数组时,对于第二个数组的元素a[c2],它与第一个数组中目前还没归到总数组里的元素形成逆序对 c1,c2是指针,对于a[c2],它与a[c1..mid]构成逆序对,贡献{mid - c1 + 1}对 注意 ans开longlong,不然会WA一半! 临时数组c开成全局变量,函数里放不下 两种记录方式 >函数不返回值,ans开成全局变量,在每次归并两个数组时增加对数 >函

计算机器人运动学逆解首先要考虑可解性(solvability),即考虑无解.多解等情况.在机器人工作空间外的目标点显然是无解的.对于多解的情况从下面的例子可以看出平面二杆机械臂(两个关节可以360°旋转)在工作空间内存在两个解: 如果逆运动学有多个解,那么控制程序在运行时就必须选择其中一个解,然后发给驱动器驱动机器人关节旋转或平移.如何选择合适的解有许多不同的准则,其中一种比较合理的方法就是选择“最近”的解(the closest solution).如下图所示,如果机器人在A点,并期望运动到B

读入100个整数到一个数组中,写出实现该数组进行逆置的算法. 方法一: 假设100个整数读入到数组a中,算法f1的思想是分别从数组两端依次将对应数进行交换,即a[i]与a[100 - i - 1]进行交换,i = 0~49.f1所需要的辅助变量为2个整型变量i和temp,与问题的规模无关,其空间复杂度为O(l). 代码如下: #include <stdio.h> void f1(int *a, int n) { int i, temp; ;i <= n/ - ;i++) { temp =

1.geohash有什么用途呢?这几天刚好有个测试任务是关于设备信息位置处理的,里面提及到geohash:抱着测试的警觉性,打算研读一下这个geohash到底是什么?Geohash 是一种地理编码系统,地球上的任何一个物体可以通过经纬度来定位其在地球位置,而作为程序猿通过经纬度两个信息很难(或者说很麻烦)在数据层面上进行检索和比对,这个时候geohash编码系统出现了,更可以说geohash是一种算法可以把经纬度坐标转换为短字符串.当所有的位置信息都可以通过一个字符串代替时,大大提高了地址检索和

TRAC-IK和Orocos KDL类似,也是一种基于数值解的机器人运动学求解器,但是在算法层面上进行了很多改进(Specifically, KDL’s convergence algorithms are based on Newton’s method, which does not work well in the presence of joint limits — common for many robotic platforms. TRAC-IK concurrently runs

KDL(Kinematics and Dynamics Library)中定义了一个树来代表机器人的运动学和动力学参数,ROS中的kdl_parser提供了工具能将机器人描述文件URDF转换为KDL tree. Kinematic Trees: 链或树形结构.已经有多种方式来定义机构的运动学结构,KDL使用图论中的术语来定义: A closed-loop mechanism is a graph, 闭链机构是一幅图 an open-loop mechanism is a tree,  开链机构是

1 正运动学: 1.1 DH方法理解 第i个坐标系固连在第i个连杆的左端.轴i固连于i-1杆,在i-1杆的右端.  i坐标系固定在i杆上,随这i杆转动. 每个连杆有四个参数,第i个连杆: ai = (沿着Xi轴,从Zi移动到Zi+1的距离)  ,即 连杆i的抽象长度!抽象长度由连杆i两端的两个轴:i-1轴和i轴来决定的,两轴的公垂线啊. αi= (从Zi旋转到Zi+1的角度,转轴为Xi,右手定则),即 连杆i与连杆i+1的夹角. di = (沿着Zi轴,从Xi-1移动至Xi的距离), Xi-1和

介绍完S-PN型结构之后,下面介绍AES算法.由于内容比较多所以将其分为两篇来介绍,本篇主要讲AES的历史时间节点.产生背景.与DES的对比.算法框图(粗略)以及一些数学基础. 7.1 AES的历史时间节点及产生背景 7.1.1 AES的历史时间节点 1997年,美国政府(NIST)向社会公开征集高级数据加密标准(AES): 第一轮:1998年8月20日从应征的21个算法中选出15个算法. 第二轮:1999年8月又选中其中5个算法. 第三轮:2000年10月2日再选出1个算法. 2001年11月

在上一篇简单复习了AES的历史时间节点.产生背景.与DES的对比.算法框图(粗略)以及一些数学基础,如果不记得的话点击这里回顾.下面将介绍AES算法的细节. 下面给出AES算法的流程,图片来源:密码算法详解--AES. 通过上图可以知道,AES的加密算法主要可以概括为: ① 一个初始轮密钥加变换 ② Nr-1轮的标准轮变换 ③ 最后一轮的非标准轮变换 注意: ① 第一步和最后一步都用了轮密钥加,因为没有密钥参与的变换都是容易被攻破的. ② DES的IP和IP-1都没有密钥的参与. 8.1 轮变换

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1394 Minimum Inversion Number                        Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)                                            Total Submission(s): 10

树状数组求逆序对   转载http://www.cnblogs.com/shenshuyang/archive/2012/07/14/2591859.html 转载: 树状数组,具体的说是 离散化+树状数组.这也是学习树状数组的第一题. 算法的大体流程就是: 1.先对输入的数组离散化,使得各个元素比较接近,而不是离散的, 2.接着,运用树状数组的标准操作来累计数组的逆序数. 算法详细解释: 1.解释为什么要有离散的这么一个过程? 刚开始以为999.999.999这么一个数字,对于int存储类型来

Ultra-QuickSort Time Limit: 7000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 39279   Accepted: 14163 Description In this problem, you have to analyze a particular sorting algorithm. The algorithm processes a sequence of n distinct integers by swappin

T4: 求逆序对 A[I]为前缀和 推导 (A[J]-A[I])/(J-I)>=M A[j]-A[I]>=M(J-I) A[J]-M*J>=A[I]-M*I 设B[]=A[]-M*(); B[J]>=B[I] 也就是求逆序对: 求逆序对的方法主要有两种: 归并排序: 树状数组: 这里两种方法都学习一下: 1.之前对于树状数组的印象就只有单点修改和区间求和 一直觉得lowbit是一个神奇的东西(至今没有搞懂原理) 上网搜了一下用树状数组求逆序对的方法,发现有一个大神写的很棒....看