贝叶斯公式

Markov假设与机器人状态预测
本文探讨了Markov假设在机器人状态预测中的应用。强调即使不了解过去的状态和控制指令,仅凭当前状态就能准确预测未来行为的概念。通过具体例子说明了在某些条件下,未来指令如何帮助确定当前机器人状态。

其实强调的重点 包括文献里面的事件,都是指一连串事件的发生为前提。
Markov assumption 其实就是指 只要我们知道现在的robot state  we can ignore the previous observation and control .

但这个就是个assumption 
这个没什么好说的


这部分就相当有趣了。知道未来的指令,会不会影响你知道目前机器人的状态的。

我估计很多人会说 那不是废话吗,目前的机器人的状态跟知道未来的指令有什么关系。
但实际上有个问题是,如果机器人只有两个状态比如说在墙角和在中心,如果未来的指令是向前一米,那么我们就可以知道机器人现在是在中心而不是在墙角的。

所以说上图仅仅只能作为一种假设。



内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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