13、运动规划与几何变换:从机器人到分子的探索

运动规划与几何变换:从机器人到分子的探索

1. 引言

在众多领域中,如机器人技术、计算生物学等,对物体的运动和变换进行准确描述是至关重要的。通过运用特定的参数和变换矩阵,我们能够精确地表示物体的位置和方向,从而解决各种实际问题。下面将详细介绍相关的理论和应用实例。

2. DH参数与齐次变换矩阵
2.1 DH参数定义

DH(Denavit - Hartenberg)参数用于描述机器人连杆之间的相对位置和方向,包括四个参数:$d_i$、$\theta_i$、$a_{i - 1}$、$\alpha_{i - 1}$。这些参数可以为正、零或负,它们的定义如图所示(此处可参考相关图形)。

2.2 两个基本变换

齐次变换矩阵$T_i$由两个更简单的变换组合而成:
- $R_i$变换
$R_i =
\begin{pmatrix}
\cos\theta_i & -\sin\theta_i & 0 & 0 \
\sin\theta_i & \cos\theta_i & 0 & 0 \
0 & 0 & 1 & d_i \
0 & 0 & 0 & 1
\end{pmatrix}$
它表示绕$z_i$轴旋转$\theta_i$角度,并沿$z_i$轴平移$d_i$距离。由于旋转和平移操作都相对于同一轴$z_i$,它们是可交换的,这种组合操作被称为螺旋运动。
- $Q_{i - 1}$

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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