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🔥 内容介绍
这段 MATLAB 代码主要实现了 STL 模型的加载、渲染,以及基于模型的点信息处理和轨迹规划。我将逐段解析代码功能,并说明可能存在的优化点与潜在问题。
代码功能解析
- 模型加载与渲染
matlabfv =stlread('轮毂抛光面.STL');
patch_fv.faces = fv.faces;
patch_fv.vertices = fv.vertices;
patch(patch_fv,'FaceColor',[0.80.81.0],...
'EdgeColor','none',...
'FaceLighting','gouraud',...
'AmbientStrength',0.15);
camlight('headlight');
material('dull');
axis('image');
view([7020]);
clear patch_fv;
使用stlread
函数读取名为 “轮毂抛光面.STL” 的三维模型文件,获取模型的面和顶点信息。将模型数据传递给patch
函数进行渲染,设置了模型的颜色、光照等属性,使模型可视化展示,最后清除临时变量patch_fv
。
2. 储存点相关信息
matlab[ point.xyz,~,fv.sort_tag ]=unique(fv.vertices,'rows');
通过unique
函数对模型的顶点坐标进行处理,得到不重复的坐标新点point.xyz
,同时记录每个旧点在新点中所处的位置fv.sort_tag
。
3. 遍历每个面
matlabfori=1:1:size(fv.faces,1)
% 面的顶点信息提取
for i_side =1:1:3
switch i_side
% 处理每条边,计算边与Z方向分段的交点
end
end
end
嵌套循环遍历模型的每个面和每个面的三条边。对于每条边,根据 Z 方向的分段情况,计算边与这些分段平面的交点,并将交点信息存储在pos_xyz
中,同时去除重复的交线信息记录在fv.combination
中。
4. 轨迹规划
matlab解释
traj_plan.pos_xyz =unique([-pos_xyz(:,3),pos_xyz],'rows');
% 对轨迹点进行排序和处理
fori=2:1:length(traj_plan.pos_xyz)-1
% 根据Z坐标分段
end
fori=1:1:41
% 对每一段轨迹点进行处理和绘图
end
对之前得到的交点信息进行进一步处理,生成轨迹规划数据traj_plan.pos_xyz
。然后根据 Z 坐标对轨迹点进行分段排序处理,计算相邻点在 Y 方向的差值,并对每一段轨迹点进行绘图展示 。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
DOI: [10.27381/d.cnki.gwlgu.2021.000312](https://doi.org/10.27381/d.cnki.gwlgu.2021.000312)
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
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2.15 模糊小波神经网络预测和分类
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