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

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

下边内容内容是关于C语言经典算法 - 多维矩阵转一维矩阵的内容,应该能对码农也有好处. #include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(void){ int arr1[3][4] = {{1, 2, 3, 4},{5, 6, 7, 8},{9, 10, 11, 12}};int arr2[12] = {0}; int row, column, i; printf("原二维资料:n"); for (row = 0; ro

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

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

在通过汉诺塔问题理解递归的精髓中我讲解了怎么把一个复杂的问题一步步recursively划分了成简单显而易见的小问题.其实这个解决问题的思路就是算法中常用的divide and conquer, 这篇日志通过解决矩阵的乘法,来了解另外一个基本divide and conque思想的strassen算法. 矩阵A乘以B等于X, 则Xij = 注意左乘右乘的区别,AB 与BA是不同的.如果r = 1, 直接就是两个数的相乘.如果r = 2, 例如X = [ 1, 2;   3, 4];Y = [ 2

前言: 很多朋友看到我写的<算法导论>系列,可能会觉得云里雾里,不知所云.这里我再次说明,本系列博文时配合<算法导论>一书,给出该书涉及的算法的c++实现.请结合<算法导论>一书阅读该系列博文.我这里有该书的电子版,有需要的朋友可以留言. 正题: 今天讨论的算法是矩阵乘法的Strassen算法,该算法的精髓在于减少n/2矩阵*n/2矩阵的次数.首先,作一些写该算法的基础工作: /* * 矩阵的加法运算 */ void Add(int** matrixA, int** m

动态规划(Dynamic Programming):与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.与分治法不同的是,适用于动态规划法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是互相独立的. 使用动态规划法求解的问题需要符合一些条件: (1):所求解问题必须要符合最优子结构:(最优子结构即:原问题的最优解中包含了子问题的最优解) (2):原问题分解出来的子问题相互之间存在联系,即递归时会重复解决之前已解决过的子问题. 先说明一些前提: (1

算法训练 矩阵乘方   时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB 问题描述 给定一个矩阵A,一个非负整数b和一个正整数m,求A的b次方除m的余数. 其中一个nxn的矩阵除m的余数得到的仍是一个nxn的矩阵,这个矩阵的每一个元素是原矩阵对应位置上的数除m的余数. 要计算这个问题,可以将A连乘b次,每次都对m求余,但这种方法特别慢,当b较大时无法使用.下面给出一种较快的算法(用A^b表示A的b次方): 若b=0,则A^b%m=I%m.其中I表示单位矩阵. 若b为偶数,则A^b%m=(A^(b

Google TPU 揭密 转自:https://mp.weixin.qq.com/s/Kf_L4u7JRxJ8kF3Pi8M5iw Google TPU(Tensor Processing Unit)问世之后,大家一直在猜测它的架构和性能.Google的论文“In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit”让我们有机会一探究竟. 首先让我们看看摘要: Many architects believe that majo

隐语义模型(Latent factor model,以下简称LFM),是推荐系统领域上广泛使用的算法.它将矩阵分解应用于推荐算法推到了新的高度,在推荐算法历史上留下了光辉灿烂的一笔.本文将对 LFM 原理进行详细阐述,给出其基本算法原理.此外,还将介绍使得隐语义模型声名大噪的算法FunkSVD和在其基础上改进较为成功的BiasSVD.最后,对LFM进行一个较为全面的总结. 1. 矩阵分解应用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中,我们经常可能面临的场景是:现有大量用户和物品,以及少部分用户对少部分

问题描述 求矩阵不同行不同列元素和的最大值(最小值) 问题求解 1.通过scipy库求解 scipy.optimize库中的linear_sum_assignment方法可以求解 输入一个矩阵,参数maximize=True时找最大值,否则求解最小值 返回元素所在的行坐标,列坐标 import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment data = np.array([[10, 3, 6], [5, 2, 4], [

矩阵定义 数学上,一个m×n的矩阵是一个由m行n列元素排列成的矩形阵列 使用Aij来获取矩阵中第i行j列的数据 向量的定义 向量就是n行1列的特殊矩阵 由于向量仅仅只有1行,那么通过一个变量i来指定获取第i行的数据,很容易理解. 矩阵运算 矩阵加法 矩阵的加法,要求两个矩阵或者是多个矩阵,要求所有的矩阵的列和行都是一样的,例如都是3X2的矩阵,或者是5x8矩阵.矩阵的加法就是将对应位置的数值相加即可. 矩阵的乘法 矩阵的乘法,就是使用数字和矩阵相乘,矩阵的乘法对矩阵没有要求.运算法则就是将乘数与

代码: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: 2.回形矩阵.py @time: 2016/3/21 10:51 """ def sankeMatric(n): m = [[0] * n for x in range(n)] p = 0 q = n-1 t = 1 while p < q: for i in range(p,q): m[p][

Problem Description 输出n*m的弓型矩阵 Input 多组测试数据 每组输入2个整数 n和m(不大于20) Output 输出n*m的弓型矩阵,要求左上角元素是1,(每个元素占2个位置,靠右) Sample Input 4 3 Sample Output 1 2 3 6 5 4 7 8 9 12 11 10 我的代码: #include<iostream> #include <iomanip> using namespace std; int main() {

1.行数和列数取出来row,col,圈数就是 (较小值-1)/2+1 2.外层循环控制圈数,内层四个for循环,i 3.第一个for循环,从左到右,j=i;j<col-i;j++;j<; arr[i][j] 4.第二个for循环,从上到下,k=i+1;k<row-i;k++; arr[k][col-1-i] 5.第三个循环,从右到左,m=col-2-i;m>=i&&row-1-i!=i;m-- arr[row-1-i][m]//row-1-i!=i单行的时候只打印一

问题描述 输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小.输出两个矩阵相乘的结果. 输入格式 第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200). 接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j). 接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j). 输出格式 m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後的矩阵C(i,j)的值. 样例输入 - - 样例输出 - - 提示 矩阵C应该是m行n列,其中C(i,j)等于矩阵A第i行行向量与矩阵B第j列列向量的内积. 例如样例中C(,)=(,,