7、刚体运动描述与齐次变换:原理、应用与计算

刚体运动描述与齐次变换:原理、应用与计算

1. 刚体旋转与欧拉角

刚体的旋转可以通过特定的几何运动来描述。例如,如图所示的刚体旋转,可由两次旋转构成:先绕移动的 w 轴旋转 180 度,再绕移动的 u 轴旋转 90 度。由此,{w - u - w} 欧拉角可确定为:α = π ; β = π/2 ; γ = 0,这些角度也可从逆问题的解(方程 2.37)中得出。

需要注意的是,尽管可以用不同的欧拉角来描述刚体的旋转,但对应的旋转矩阵是唯一的。而且,逆问题的解不唯一,至少有两组对应的角度来表示旋转。在万向节锁的情况下,逆问题方程退化,代表刚体旋转的欧拉角有无数个解,此时无法确定三个方向上独立的欧拉角。因此,在机器人手臂运动分析中使用欧拉角时,必须特别注意避免万向节锁。

为解决这个问题,通常采用运动连续性约束来防止潜在解之间的突然转换。此外,为避免用欧拉角表示旋转时出现万向节锁,在表示旋转运动时会同时使用两组欧拉角。当第一组表示遇到万向节锁情况时,可使用第二组来描述运动。尽管欧拉角在表示三维空间中物体的运动时被广泛使用,但人们更倾向于使用旋转矩阵作为非奇异的表示基础。

1.1 欧拉角计算示例

欧拉角
α π
β π/2
γ 0
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化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学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值