旋转数组的最小数值

题目描述:
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。 输入一个非递减排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转,该数组的最小值为1。 NOTE:给出的所有元素都大于0,若数组大小为0,请返回0。
分析:
1.如果发生旋转,前面的数至少去了一个放在数组的后面;

1)旋转后,数组分为两个排序数组,而且前一个数组中的数均大于等于后一个数组中的数,因为要查找数组中的最小数,也就是第二个数组中的第一个数,可以采用二分查找的思想;

2)设置两个指针p1,p2,p1指向数组的开始位置,也就是第一个数组的开始位置,p2指向数组的终止位置,也就是第二个数组的结束位置。Mid=p1+p2/2;

如果中间位置mid的数大于p1指向的数,则mid在第一个数组中,让p1指向mid所指向的数,p1指向的依然是数组1的数;

如果中间位置mid的数小于p2所指向的位置,则mid在第二个数组中,p2指向mid指向的数,p2指向的依然是数组2的数;

Mid不是指向数组1的数,就是指向数组2的数,指向数组1的数,就让p1移动到mid的位置,指向数组2就让p2数组移动到mid的位置;直到p2移动到数组1的结束的位置,p1移动到数组2的开始的位置,此时p2与p1挨着,而且p1所指向的数组2的起始位置中存放的就是最小数;

2.如果中间位置的数既等于p1位置数,又等于p2位置的数,这时候,不能确定移哪个指针,就必须采用顺序查找的方法来寻找最小数;
代码:

import java.util.ArrayList;
public class Solution {
    public int minNumberInRotateArray(int [] array) {
        if(array.length == 0)
            return 0;
        int left = 0;
        int right = array.length - 1;
        int middle = 0;
        while(array[left] >= array[right]){
            if(right - left == 1){
                middle = right;
                break;
            }
            middle = (left + right) / 2;
            if(array[left] <= array[middle])
                left = middle;
            if(array[right] >= array[middle])
                right = middle;

        }
        return array[middle];

    }
}
<think>我们面对的是一个四轴机械臂(带旋转关节)的逆运动学数值求解问题。根据引用[2]和[3],逆运动学是从末端执行器的位姿(位置和姿态)反推关节角度的过程。由于四轴机械臂可能无法得到解析解,因此采用数值方法(如梯度下降法)进行求解。 步骤: 1. 建立机械臂的正运动学模型:根据机械臂的连杆参数(DH参数或几何参数)建立从关节角度到末端位姿的映射。 2. 定义损失函数:计算当前关节角度下末端位姿与目标位姿的差异(如位置误差的平方和姿态误差的某种度量)。 3. 使用梯度下降法(或其它优化算法)迭代调整关节角度,使损失函数最小化。 注意:四轴机械臂通常具有4个旋转关节,因此有4个关节角度变量(θ1, θ2, θ3, θ4)。末端执行器的位姿通常包括位置(x, y, z)和姿态(例如用欧拉角或四元数表示)。由于我们带旋转,所以姿态也是需要求解的一部分。 由于引用[2]提到使用PyTorch的梯度下降法,这里我们使用C++实现类似的数值优化。但是C++中没有现成的自动求导库(如PyTorch),因此我们需要手动计算梯度(数值梯度或解析梯度)。这里我们采用数值梯度(通过扰动法计算)。 算法步骤: a. 初始化关节角度(例如全零或当前角度)。 b. 循环直到收敛或达到最大迭代次数: 1) 计算当前正运动学得到末端位姿(包括位置和姿态)。 2) 计算损失函数(位置误差和姿态误差)。 3) 对每个关节角度进行微小扰动(如±0.001弧度),并重新计算损失函数,从而估算梯度。 4) 按照梯度下降的方向更新关节角度(新角度 = 旧角度 - 学习率 × 梯度)。 c. 输出最终关节角度。 姿态表示:这里我们使用旋转矩阵或欧拉角。但为了简化,我们可以将姿态误差表示为旋转矩阵的差,或者使用轴角表示。然而,一种常见的方法是使用位置和方向向量的误差。例如,末端执行器的方向向量(如z轴)和位置向量。 为了简化,我们假设姿态用末端执行器的方向向量(如z轴)表示,那么损失函数可以定义为: loss = w1 * ( (x-x_d)^2 + (y-y_d)^2 + (z-z_d)^2 ) + w2 * ( (dx-dx_d)^2 + (dy-dy_d)^2 + (dz-dz_d)^2 ) 其中,w1和w2是权重,用于平衡位置和方向的重要性。 但是,更常用的姿态表示是使用旋转矩阵,然后计算旋转矩阵之间的误差。我们可以使用旋转矩阵的差(如Frobenius范数)或者使用角度差。不过,为了简单,我们也可以将旋转矩阵转换为轴角,然后计算角度差。但这样比较复杂。 另一种方法是:将末端执行器的姿态用一个方向向量(例如z轴)和一个接近向量(例如y轴)表示,然后分别计算这两个向量的误差。这样损失函数就包含位置误差和两个方向向量的误差。 因此,我们定义: - 目标位置:target_pos (3维向量) - 目标方向向量(例如z轴):target_dir (3维向量) - 目标接近向量(例如y轴):target_approach (3维向量) [可选,如果四轴可能只需要一个方向向量] 注意:四轴机械臂可能无法完全控制姿态,所以根据具体结构,我们可能只需要一个方向向量(例如夹爪的朝向)。 因此,我们假设只需要控制位置和z轴的朝向(即末端执行器的朝向)。那么损失函数可以定义为: loss = w_pos * ||current_pos - target_pos||^2 + w_dir * (1 - dot(current_dir, target_dir)) [因为方向向量是单位向量,点积为1时相同] 其中,w_pos和w_dir是权重。 注意:点积的平方并不能直接表示误差,因为当两个向量同向时点积为1,反向时为-1。我们使用1-点积,这样当同向时误差为0。 步骤: 1. 定义正运动学函数:输入关节角度,输出末端位置和方向向量(z轴)。 2. 定义损失函数:输入当前关节角度,目标位置和目标方向,输出损失值。 3. 使用数值梯度法计算梯度。 由于机械臂关节有角度限制,我们在更新后需要将角度限制在合理范围内。 下面我们用C++代码实现一个简单的例子。假设我们有一个四轴机械臂,其正运动学模型基于标准的DH参数或几何结构。为了简化,我们假设机械臂由四个旋转关节组成,每个关节的旋转轴都垂直于相邻关节(典型SCARA结构或四轴串联结构)。这里我们使用几何结构来定义正运动学。 假设机械臂结构(从基座到末端): 关节1:绕z轴旋转,连杆长度0,关节角θ1 关节2:绕x轴旋转(或y轴),连杆长度L1,关节角θ2 关节3:绕x轴旋转,连杆长度L2,关节角θ3 关节4:绕x轴旋转,连杆长度L3,关节角θ4 注意:实际结构可能不同,这里仅为示例。我们使用一个简单的正向运动学函数。 正运动学函数(假设每个关节的旋转轴都是z轴,然后通过变换矩阵相乘): 使用变换矩阵:T_i = Rot_z(θ_i) * Trans_z(d_i) * Trans_x(a_i) * Rot_x(α_i) 这里我们假设DH参数为:a_i, d_i, α_i, θ_i。 但为了简化,我们假设一个平面内的四轴机械臂(但带旋转,所以末端姿态有旋转),或者我们可以使用几何方法直接计算。 这里我们使用几何方法(更直观): 基座(0)->关节1(θ1)->关节2(θ2)->关节3(θ3)->关节4(θ4)->末端 假设: L1, L2, L3 分别为连杆1、2、3的长度(从关节1到关节2,关节2到关节3,关节3到末端)。 关节1:在基座上,绕z轴旋转θ1,然后沿z轴上升d1(假设d1=0)?然后沿x轴移动L1?实际上,我们通常使用变换矩阵。 为了简单,我们使用以下变换(类似于SCARA,但这里是三维的): 从基座到关节1:旋转θ1(绕z轴) 关节1到关节2:沿x轴移动L1,然后旋转θ2(绕y轴)?这里需要明确。 实际上,我们使用标准的变换顺序:先绕z轴旋转θ1,然后沿z轴移动d1,再沿x轴移动a1,然后绕x轴旋转α1。但是这里我们假设DH参数为: 关节1: a0=0, d1=0, α0=0, θ1 关节2: a1=L1, d2=0, α1=0, θ2 关节3: a2=L2, d3=0, α2=0, θ3 关节4: a3=L3, d4=0, α3=0, θ4 这样,变换矩阵: T01 = [ cosθ1, -sinθ1, 0, 0 sinθ1, cosθ1, 0, 0 0, 0, 1, 0 0,0,0,1 ] T12 = [ cosθ2, -sinθ2, 0, L1 sinθ2, cosθ2, 0, 0 0,0,1,0 0,0,0,1 ] 等等。但这样实际上是在平面内。为了有三维旋转,我们可能需要不同的DH参数。 由于问题要求是“四轴带旋转”,我们假设第四个关节控制末端执行器的旋转(即绕自身轴的旋转)。因此,我们重新定义: 关节1(基座):绕z轴旋转θ1,连杆长度0(高度0) 关节2:绕y轴旋转θ2(或者x轴,这里我们假设为y轴),连杆长度L1(沿x轴) 关节3:绕y轴旋转θ3,连杆长度L2(沿x轴) 关节4:绕z轴旋转θ4(控制末端旋转),连杆长度L3(沿x轴) 这样,末端的位置和姿态由前三个关节决定位置(θ1,θ2,θ3)和第四个关节决定姿态(θ4)。但注意,关节1旋转后,关节2的旋转轴方向会改变。 因此,我们需要使用变换矩阵的连乘。我们使用标准的旋转和平移变换。 变换顺序: T0_1 = R_z(θ1) * T_y(0) [没有平移,但实际可能有] 然后,从关节1到关节2:先沿x轴移动L1(因为关节1旋转后,x轴方向已经改变),然后绕当前的y轴旋转θ2。 所以:T1_2 = T_x(L1) * R_y(θ2) 同理:T2_3 = T_x(L2) * R_y(θ3) T3_4 = T_x(L3) * R_z(θ4) 那么,从基座到末端的变换矩阵:T0_4 = T0_1 * T1_2 * T2_3 * T3_4 其中,旋转矩阵R_z(θ) = [cosθ, -sinθ, 0; sinθ, cosθ, 0; 0,0,1] R_y(θ) = [cosθ, 0, sinθ; 0,1,0; -sinθ,0,cosθ] T_x(L) = [1,0,0,L; 0,1,0,0; 0,0,1,0; 0,0,0,1] (齐次坐标) 因此,我们可以写出T0_4的表达式,并从中提取末端的位置和姿态(旋转矩阵)。然后,我们可以从旋转矩阵中提取方向向量(例如z轴方向)。 注意:末端执行器的z轴方向在初始时(所有角度为0)应该是基坐标系的z轴方向吗?不一定,取决于初始安装。 为了简化代码,我们假设初始状态(θ1=θ2=θ3=θ4=0)时,机械臂完全沿x轴伸展,末端执行器的z轴方向与基座z轴相同(即向上)。那么,经过旋转后,末端执行器的z轴方向为旋转矩阵的第三列(因为旋转矩阵的列向量表示局部坐标系在基坐标系中的方向)。 因此,我们定义: 末端位置:T0_4的最后一列的前三个元素(x,y,z) 末端z轴方向:旋转矩阵的第三列(即R[0,2], R[1,2], R[2,2]) 目标:给定目标位置(target_x, target_y, target_z)和目标方向(target_dir_x, target_dir_y, target_dir_z)(单位向量),求解θ1,θ2,θ3,θ4。 损失函数: loss = w_pos * ( (x-target_x)^2 + (y-target_y)^2 + (z-target_z)^2 ) + w_dir * (1 - (zx*target_dir_x + zy*target_dir_y + zz*target_dir_z)) 其中,(zx, zy, zz)是当前末端z轴方向。 然后,我们使用梯度下降法。 代码结构: 1. 定义机械臂参数:L1, L2, L3 2. 定义正运动学函数:输入四个关节角度,输出末端位置和方向(z轴方向) 3. 定义损失函数:输入目标位置、目标方向、当前关节角度,输出损失值(使用上面的公式) 4. 梯度下降函数:输入目标位置、目标方向、初始关节角度,输出优化后的关节角度 注意:关节角度范围。我们假设每个关节的活动范围,并在更新后将其约束在范围内。 由于数值梯度计算需要多次调用正运动学,因此我们使用扰动步长(delta)来计算每个角度的偏导数。 梯度计算: 对于第i个关节角度,计算: loss0 = loss(theta_i) theta_i += delta loss_plus = loss(theta_i) gradient_i = (loss_plus - loss0) / delta [注意:这里使用前向差分] 然后更新:theta_i = theta_i - learning_rate * gradient_i 我们将编写一个类来封装这些功能。 注意:由于逆运动学可能有多个解,梯度下降可能陷入局部最优,因此初始值的选择很重要。 代码实现: 我们使用Eigen库来进行矩阵运算,因为它可以简化矩阵操作。如果没有Eigen,可以自己实现矩阵乘法,但这里为了清晰,我们假设使用Eigen。 如果用户没有Eigen,我们可以使用数组自己实现变换矩阵的乘法。但这样代码较长。为了自包含,我们可以自己实现矩阵乘法(4x4齐次变换矩阵)。 但是,为了减少依赖,我们使用数组和循环来实现矩阵乘法(4x4矩阵相乘和向量变换)。 步骤: 1. 定义变换矩阵的数据结构(4x4,行优先,16个元素的数组) 2. 实现矩阵乘法函数 3. 实现绕z轴旋转矩阵、绕y轴旋转矩阵、沿x轴平移矩阵的生成函数 4. 正运动学:依次构建每个变换矩阵,然后相乘得到T0_4 由于代码较长,我们只写一个简单的版本。 注意:由于我们只需要位置和旋转矩阵的第三列,我们可以优化计算,不计算整个矩阵,但为了清晰,我们计算整个变换矩阵。 我们定义: struct Transform { double data[16]; // 4x4 matrix, row-major: [0,1,2,3; 4,5,6,7; ...] }; 然后实现矩阵乘法、旋转矩阵、平移矩阵等。 但是,为了简化,我们直接使用四个double[4]数组表示四行,这样易于理解。 另一种方法:使用4个Vector4(但这里不依赖外部库,我们用数组)。 我们使用一维数组,索引方式:第i行第j列在数组中的位置为 i*4+j。 变换矩阵乘法函数: Transform multiply(const Transform& a, const Transform& b) { Transform res; for (int i=0; i<4; i++) { for (int j=0; j<4; j++) { res.data[i*4+j] = 0; for (int k=0; k<4; k++) { res.data[i*4+j] += a.data[i*4+k] * b.data[k*4+j]; } } } return res; } 绕z轴旋转θ的变换矩阵: Transform rotZ(double theta) { double c = cos(theta); double s = sin(theta); return Transform{{ c, -s, 0, 0, s, c, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0,0,0,1 }}; } 绕y轴旋转θ的变换矩阵: Transform rotY(double theta) { double c = cos(theta); double s = sin(theta); return Transform{{ c, 0, s, 0, 0, 1, 0, 0, -s, 0, c, 0, 0,0,0,1 }}; } 沿x轴平移L的变换矩阵: Transform transX(double L) { return Transform{{ 1,0,0,L, 0,1,0,0, 0,0,1,0, 0,0,0,1 }}; } 然后,正运动学函数: void forwardKinematics(double theta[4], double& x, double& y, double& z, double& zx, double& zy, double& zz) { // 初始为单位矩阵 Transform T = Transform{{1,0,0,0, 0,1,0,0, 0,0,1,0, 0,0,0,1}}; // 关节1:绕z轴旋转theta[0] T = multiply(T, rotZ(theta[0])); // 从关节1到关节2:沿x轴移动L1,然后绕y轴旋转theta[1] T = multiply(T, transX(L1)); T = multiply(T, rotY(theta[1])); // 关节2到关节3:沿x轴移动L2,然后绕y轴旋转theta[2] T = multiply(T, transX(L2)); T = multiply(T, rotY(theta[2])); // 关节3到关节4:沿x轴移动L3,然后绕z轴旋转theta[3] T = multiply(T, transX(L3)); T = multiply(T, rotZ(theta[3])); // 此时T就是T0_4 // 位置:T的最后一列的前三个元素(即第0行第3列,第1行第3列,第2行第3列) x = T.data[3]; // 第0行:索引0,1,2,3 -> 3是第0行第3列 y = T.data[7]; // 第1行:索引4,5,6,7 -> 7是第1行第3列 z = T.data[11]; // 第2行:索引8,9,10,11 -> 11是第2行第3列 // 旋转矩阵的第三列(z轴方向)在矩阵中的位置:第0行第2列(索引2),第1行第2列(索引6),第2行第2列(索引10) zx = T.data[2]; zy = T.data[6]; zz = T.data[10]; } 注意:这里我们假设变换矩阵的旋转部分的前三行三列是旋转矩阵。 损失函数: double loss(double theta[4], double target_pos[3], double target_dir[3], double w_pos, double w_dir) { double x, y, z, zx, zy, zz; forwardKinematics(theta, x, y, z, zx, zy, zz); double pos_diff = (x-target_pos[0])*(x-target_pos[0]) + (y-target_pos[1])*(y-target_pos[1]) + (z-target_pos[2])*(z-target_pos[2]); double dir_diff = 1 - (zx*target_dir[0] + zy*target_dir[1] + zz*target_dir[2]); // 因为都是单位向量,点积就是cos(夹角) return w_pos * pos_diff + w_dir * dir_diff; } 梯度下降函数: void inverseKinematics(double target_pos[3], double target_dir[3], double initial_theta[4], double output_theta[4]) { const int max_iter = 1000; const double alpha = 0.01; // 学习率 const double delta = 0.001; // 扰动 const double w_pos = 1.0; const double w_dir = 0.5; // 调整权重,根据实际需要 double theta[4]; for (int i=0; i<4; i++) { theta[i] = initial_theta[i]; } for (int iter=0; iter<max_iter; iter++) { double current_loss = loss(theta, target_pos, target_dir, w_pos, w_dir); if (current_loss < 1e-6) break; // 收敛 double gradient[4] = {0}; // 对每个关节角度计算梯度 for (int i=0; i<4; i++) { // 保存当前角度 double temp = theta[i]; // 扰动第i个角度 theta[i] = temp + delta; double loss_plus = loss(theta, target_pos, target_dir, w_pos, w_dir); gradient[i] = (loss_plus - current_loss) / delta; // 恢复 theta[i] = temp; } // 更新角度 for (int i=0; i<4; i++) { theta[i] -= alpha * gradient[i]; // 这里可以添加角度范围约束,例如:theta[i] = clamp(theta[i], min_angle[i], max_angle[i]); } } // 输出结果 for (int i=0; i<4; i++) { output_theta[i] = theta[i]; } } 注意:上述梯度下降法是最简单的版本,实际中可能需要更高级的优化方法(如动量、Adam等),但这里为了简单,使用基本梯度下降。 另外,由于姿态部分(方向向量)的误差项(1-点积)在接近同向时梯度会变小,可能导致收敛慢,可以尝试使用其他误差度量(如向量差的模方)。 此外,初始值的选择很重要。如果初始值离目标很远,可能收敛到局部极小值。因此,实际应用中可能需要多次尝试不同的初始值。 由于机械臂的关节角度范围通常有限制,我们在更新后需要将其约束在范围内。假设每个关节的角度范围是[min_i, max_i],则: theta[i] = std::max(min_angle[i], std::min(max_angle[i], theta[i])); 我们可以在更新后加入约束。 最后,注意方向向量需要是单位向量,所以传入的target_dir应该是单位向量。 由于代码较长,我们只写出关键部分。下面是一个完整的示例代码(假设机械臂参数L1=1.0, L2=0.8, L3=0.5):</think>以下是一个使用C++实现的四轴机械臂(带旋转关节)数值法逆运动学求解的代码示例。该实现基于梯度下降法,通过迭代优化关节角度,使机械臂末端执行器逼近目标位置和姿态。 ```cpp #include <iostream> #include <cmath> #include <vector> // 定义机械臂参数(单位:米) const double L1 = 0.3; // 基座到第一关节长度 const double L2 = 0.25; // 第一关节到第二关节长度 const double L3 = 0.15; // 第二关节到第三关节长度 const double L4 = 0.1; // 第三关节到末端长度 // 正运动学计算:输入关节角度,输出末端位置和方向向量 void forwardKinematics(const std::vector<double>& theta, std::vector<double>& position, std::vector<double>& direction) { double theta1 = theta[0]; double theta2 = theta[1]; double theta3 = theta[2]; double theta4 = theta[3]; // 旋转关节角度 // 计算各关节位置 double x = L2 * cos(theta1) * cos(theta2) + L3 * cos(theta1) * cos(theta2 + theta3) + L4 * cos(theta1) * cos(theta2 + theta3 + theta4); double y = L2 * sin(theta1) * cos(theta2) + L3 * sin(theta1) * cos(theta2 + theta3) + L4 * sin(theta1) * cos(theta2 + theta3 + theta4); double z = L1 + L2 * sin(theta2) + L3 * sin(theta2 + theta3) + L4 * sin(theta2 + theta3 + theta4); // 末端方向向量(由旋转关节决定) double dir_x = cos(theta1) * cos(theta2 + theta3 + theta4); double dir_y = sin(theta1) * cos(theta2 + theta3 + theta4); double dir_z = sin(theta2 + theta3 + theta4); position = {x, y, z}; direction = {dir_x, dir_y, dir_z}; } // 计算损失函数(位置误差 + 方向误差) double computeLoss(const std::vector<double>& target_pos, const std::vector<double>& target_dir, const std::vector<double>& theta) { std::vector<double> actual_pos, actual_dir; forwardKinematics(theta, actual_pos, actual_dir); // 位置误差(欧氏距离平方) double pos_error = 0.0; for (int i = 0; i < 3; ++i) { pos_error += pow(target_pos[i] - actual_pos[i], 2); } // 方向误差(1 - 点积,因为都是单位向量) double dot_product = 0.0; for (int i = 0; i < 3; ++i) { dot_product += target_dir[i] * actual_dir[i]; } double dir_error = 1.0 - dot_product; // 加权总误差(可根据需要调整权重) return pos_error + 0.5 * dir_error; } // 数值梯度计算 std::vector<double> computeGradient(const std::vector<double>& target_pos, const std::vector<double>& target_dir, const std::vector<double>& theta, double delta = 1e-6) { std::vector<double> grad(4, 0.0); std::vector<double> theta_perturbed = theta; for (int i = 0; i < 4; ++i) { // 正向扰动 theta_perturbed[i] = theta[i] + delta; double loss_plus = computeLoss(target_pos, target_dir, theta_perturbed); // 负向扰动 theta_perturbed[i] = theta[i] - delta; double loss_minus = computeLoss(target_pos, target_dir, theta_perturbed); // 中心差分法计算梯度 grad[i] = (loss_plus - loss_minus) / (2 * delta); // 恢复原始值 theta_perturbed[i] = theta[i]; } return grad; } // 逆运动学求解(梯度下降法) std::vector<double> inverseKinematics(const std::vector<double>& target_pos, const std::vector<double>& target_dir, const std::vector<double>& init_theta, double learning_rate = 0.1, int max_iter = 1000, double tolerance = 1e-6) { std::vector<double> theta = init_theta; for (int iter = 0; iter < max_iter; ++iter) { // 计算损失和梯度 double loss = computeLoss(target_pos, target_dir, theta); std::vector<double> grad = computeGradient(target_pos, target_dir, theta); // 检查收敛 if (loss < tolerance) { std::cout << "Converged at iteration " << iter << std::endl; break; } // 梯度下降更新 for (int i = 0; i < 4; ++i) { theta[i] -= learning_rate * grad[i]; } // 可选:添加关节角度限制 // theta[0] = fmod(theta[0], 2*M_PI); // 角度归一化 // theta[1] = std::clamp(theta[1], -M_PI/2, M_PI/2); // ... } return theta; } int main() { // 目标位置和方向(示例值) std::vector<double> target_position = {0.4, 0.2, 0.5}; std::vector<double> target_direction = {0.0, 0.0, 1.0}; // 指向z轴 // 初始关节角度估计(弧度) std::vector<double> initial_theta = {0.5, 0.5, 0.5, 0.5}; // 求解逆运动学 std::vector<double> result_theta = inverseKinematics( target_position, target_direction, initial_theta); // 输出结果 std::cout << "Optimal joint angles (radians):" << std::endl; for (int i = 0; i < 4; ++i) { std::cout << "Joint " << i+1 << ": " << result_theta[i] << std::endl; } // 验证结果 std::vector<double> final_pos, final_dir; forwardKinematics(result_theta, final_pos, final_dir); std::cout << "\nAchieved position: [" << final_pos[0] << ", " << final_pos[1] << ", " << final_pos[2] << "]" << std::endl; std::cout << "Achieved direction: [" << final_dir[0] << ", " << final_dir[1] << ", " << final_dir[2] << "]" << std::endl; return 0; } ``` ### 代码说明: 1. **正运动学模型**: - `forwardKinematics()` 根据关节角度计算机械臂末端位置和方向向量 - 包含四个旋转关节(θ₁, θ₂, θ₃, θ₄),其中θ₄控制末端旋转 2. **损失函数**: - `computeLoss()` 计算当前位置/方向与目标的综合误差 - 位置误差:欧氏距离平方 $ \sum_{i=1}^{3} (x_i - x_{target})^2 $ - 方向误差:$ 1 - \vec{d}_{actual} \cdot \vec{d}_{target} $(点积) 3. **梯度计算**: - `computeGradient()` 使用中心差分法计算数值梯度: $$ \frac{\partial L}{\partial \theta_i} \approx \frac{L(\theta_i + \delta) - L(\theta_i - \delta)}{2\delta} $$ 4. **优化求解**: - `inverseKinematics()` 实现梯度下降法迭代优化关节角度 - 学习率、容差和最大迭代次数可调 - 支持添加关节角度限制(示例中注释部分) ### 注意事项: 1. **初始值敏感**:梯度下降法对初始猜测敏感,建议使用: - 上一次求解结果 - 解析解(如果存在) - 随机多组初始值 2. **性能优化**: ```cpp // 可替换为解析梯度计算(效率更高) void computeAnalyticalGradient(...) { // 需要推导雅可比矩阵 } ``` 3. **关节限制**: ```cpp // 在更新角度后添加约束(示例) theta[1] = std::clamp(theta[1], -M_PI/2, M_PI/2); ``` 4. **高级优化**: - 可改用共轭梯度法或LM算法 - 添加动量项防止震荡 - 使用自适应学习率 此代码提供了基础实现框架,实际应用中需根据具体机械臂的DH参数调整正运动学模型[^1][^3]。对于实时性要求高的场景,建议结合解析解或优化计算效率[^2]。
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