选择排序

 function selectionSort(arr) {
     var minIndex;
     for(var o = 0; o < arr.length-1; o++) {
         minIndex = o;
         for(var i = o + 1; i < arr.length; i++) {
             if(arr[i] < arr[minIndex]) {
                 minIndex = i
             }
         }
         swap(arr, minIndex, o)
     }
 }
 function swap(arr, i, j) {
     var temp = arr[i]
     arr[i] = arr[j]
     arr[j] = temp
 }

 var arr = [1,3,5,2,4]

 selectionSort(arr)

 console.log(arr) //[1, 2, 3, 4, 5]
在MATLAB中,你可以使用`path planner`或者一些自定义函数结合数值积分来表示机械臂五次多项式路径规划。这个过通常涉及以下几个步骤: 1. **定义五次多项式**:假设你有一个三次多项式模型,形如 `y = a0*x^5 + a1*x^4 + a2*x^3 + a3*x^2 + a4*x + a5`,其中x代表时间或位置,y代表机械臂末端的位置。你需要确定每个系数a0到a5。 2. **设置路径节点**:选择三个点作为路径的关键节点,例如起始点、中间目标点结束点,分别设为 `(t0, y0)`, `(t1, y1)` `(t2, y2)`。 3. **建立方程组**:为了通过三点确定多项式的系数,你需要构造一个包含这三个点坐标的方程组。这意味着三次多项式需要经过这三点,即: - 对于起始点:`y0 = a0*t0^5 + a1*t0^4 + a2*t0^3 + a3*t0^2 + a4*t0 + a5` - 对于目标点:`y1 = a0*t1^5 + a1*t1^4 + a2*t1^3 + a3*t1^2 + a4*t1 + a5` - 同理对于第三个点。 4. **求解方程组**:使用MATLAB的`lsqlin`或`lsqcurvefit`等函数解决这个非线性最小化问题,找到使得多项式过三点的最佳系数。 5. **绘制路径**:利用得到的系数,可以创建一个关于时间的函数`y = f(x)`,然后使用`plot`函数在一定的时间区间内绘制出路径。 ```matlab % 假设已知三点坐标 t = [t0 t1 t2]; % 时间数组 y = [y0 y1 y2]; % 对应的坐标 % 求解系数 [a0,a1,a2,a3,a4,a5] = lsqcurvefit(@(c)x_poly(c,t), y, [0 0 0 0 0 1]); % 定义五次多项式函数 function y = x_poly(coeffs, x) return coeffs(1)*x.^5 + coeffs(2)*x.^4 + ... % 根据实际系数填写完整 coeffs(3)*x.^3 + coeffs(4)*x.^2 + ... coeffs(5)*x + coeffs(6); % 绘制路径 x_values = linspace(min(t), max(t), 100); % 创建均匀的时间间隔 y_values = x_poly([a0 a1 a2 a3 a4 a5], x_values); plot(x_values, y_values); xlabel('Time'); ylabel('Position'); title('Mechanical Arm Polynomial Path'); % 相关问题: 1. 如何处理特殊情况,比如起点终点重合的情况? 2. 如果有更多路径点,应该如何修改算法? 3. 如何优化路径平滑度? ``` 请注意,这只是一个基本示例,实际应用中可能还需要考虑机械臂的速度限制其他约束条件。
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