机器人的运动范围

机器人运动范围算法解析
//13机器人的运动范围
// 题目:地上有一个m行n列的方格。一个机器人从坐标(0, 0)的格子开始移动,它
// 每一次可以向左、右、上、下移动一格,但不能进入行坐标和列坐标的数位之和
// 大于k的格子。例如,当k为18时,机器人能够进入方格(35, 37),因为3+5+3+7=18。
// 但它不能进入方格(35, 38),因为3+5+3+8=19。请问该机器人能够到达多少个格子?
#include<iostream>
using namespace std;

int getSum(int num);
bool checkInOrOut(const int rows, const int cols, int row, int col, int threshold, bool *visited);
int countCore(const int rows, const int cols, const int threshold, int row, int col, bool *visited);
int count(const int rows, const int cols, const int thresholdvaule);

int main()
{
	int row = 3, col = 4;
	int thresholdvalue = 8;
	int num=count(row, col, thresholdvalue);
	cout << "the numbers of box are: " << num << endl;
	cin.get();
	return 0;
}


int getSum(int num)
{
	int sum = 0;
	while (num > 0)
	{
		sum += num % 10;
		num = num / 10;
	}
	return sum;
}


bool checkInOrOut(const int rows, const int cols, int row, int col, int threshold, bool *visited)
{
	if (row >= 0 && row < rows&&col >= 0 && col < cols&&getSum(row) + getSum(col) <= threshold && !visited[row*cols + col])
		return true;
	return false;
}

int countCore(const int rows, const int cols, const int threshold, int row, int col, bool *visited)
{
	int count = 0;
	if (checkInOrOut(rows, cols, row, col, threshold, visited))
	{
		visited[row*cols + col] = true;
		count = 1 + countCore(threshold, rows, cols, row - 1, col, visited)
			+ countCore(threshold, rows, cols, row, col - 1, visited)
			+ countCore(threshold, rows, cols, row + 1, col, visited)
			+ countCore(threshold, rows, cols, row, col + 1, visited);

	}

	return count;
}


int count(const int rows, const int cols, const int thresholdvaule)
{
	if (rows<0 || cols<0 || thresholdvaule<0)
	{
		return 0;
	}
	bool *visited = new bool[rows*cols];
	memset(visited, 0, rows*cols);
	int count = countCore(rows, cols, thresholdvaule, 0, 0, visited);
	delete[] visited;
	return count;
}

 

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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