聚类轨迹 该Python脚本接收分子动力学或Monte Carlo轨迹（.pdb，.xyz或OpenBabel支持的任何格式），使用Kabsch算法找到结构之间的最小RMSD，并执行聚集聚类（一种无监督的机器学习），以对相似的构象进行分类。 该脚本是在考虑到Python 3的情况下开发的，但是，鉴于所有库均可用，它也应在Python 2.7中工作。 脚本要做的是计算轨迹的每个配置之间的距离（使用最小RMSD），建立一个距离矩阵（以压缩形式存储）。 请注意，计算距离矩阵可能需要一些时间，具体取决于您的轨迹多长时间以及每种配置中有多少原子。 距离矩阵也可以从文件中读取（使用-i选项），以避免每次您要更改链接方法（使用-m ）或聚类的距离时重新计算该距离矩阵。 依存关系 该实现依赖于几个库，因此在运行脚本之前，请确保已在Python发行版中安装了所有库。 当前，需要以下库： 我们建议使用 P

为了实现三关节机械臂的轨迹跟踪控制，提出了一种变论域模糊控制方法，设计了一种不依赖被控对象精确数学模型的变论域模糊控制器。该控制器引入一种新的混合型伸缩因子，选择机械臂期望关节角度与实际关节角度的差值作为偏差，利用偏差和偏差的变化作为输入量来自动调整论域。运用MATLAB软件对采用该控制器的三关节机械臂轨迹跟踪控制进行仿真分析，并与采用指数型伸缩因子的变论域模糊控制器的仿真结果进行对比。结果表明，所设计的混合型伸缩因子的变论域模糊控制器在机械臂轨迹跟踪中的控制精度更高，稳态误差小，且响应速度快、无超调。

1. QP等式约束构建 2. 如何求d 3. 闭式法步骤 1. 先确定轨迹阶数（比如5阶），再确定 向量中的约束量（pva），进而根据各段的时间分配求得 2.

Minimum Snap轨迹规划详解（1）轨迹规划入门

针对自由漂浮空间机器人的轨迹规划问题，提出一种基于粒子群优化算法的机械臂关节角驱动力矩最优轨迹规划算法。首先通过对自由漂浮空间机器人系统的动力学方程进行分析，给出了以机械臂关节角驱动力矩为目标函数的轨迹最优控制算法，并采用高阶多项式插值方法逼近机械臂关节角轨迹，结合粒子群优化算法对机械臂关节角轨迹进行优化求解。数值仿真表明，规划出的关节角轨迹平滑连续，在完成自由漂浮空间机器人姿态调整任务的同时，机械臂关节角驱动力矩降至最低。

最新3dMax夜晚行车灯光轨迹一键生成插件Traffic Trails 支持3dmax2018.2或更高版本 + Vray渲染器 使用方法： 1.首先沿道路放置虚拟对象，确保虚拟对象在放下时出现，完成虚拟对象后按ESC键； 2.点击“红色或黄色轨迹”按钮生成； 3.为3ds Max和VRay使用日光系统并将其设置为夜间，可在红色/黄色材质中应用渐变坡度贴图加入干扰。

SLAM根据轨迹生成点云地图 python

问题说明：给定任意初始条件，在不对称的速度、加速度，加加速度的限制下，如何规划一条最快回到给定位置和速度的曲线，也就是time optimal时间最短的曲线。 五次多项式曲线会出现overshoot问题，且形状不够灵活，限制了采样空间。 作者巧妙地将三阶time optimal问题划分为最多七个状态，设计七个状态的jerk和time来解决问题，速度快且满足需求，适用于自动驾驶中的横向规划采样轨迹。缺点时移植性差，公式较为固定。

7.4 元件的布局布线 7.4.1 元件放置策略 开关电源电路中包括控制器，MOS管，电感，输入输出电容和反馈信号链路。这个元件分 为功率器件和小信号器件，有些器件中有高 di/dt 的电流，所以对于元件的放置有很多讲究， 关系到电路的性能和稳定性。  先设计电源通道布局。为高电流通路设计一个干净的能量通路，保持对称的多相布局。  把输出电流回路连回到输入电源 GND也许会有帮助  放置感应电阻和电感，然后放置 FET和输入电容。  时刻注意所需的覆铜宽度。  保证输入和输出穿过电容器。 有一种说法，控制器是设计部分最重要的，因此，应当从控制器开始设计。事实远非如 此。应该从功率通道元件开始，因为它们体积大，需要更粗的连线。布小信号线要比布较粗 的功率线容易的多。

斯坦福大学机器人学PPT-轨迹规划Trajectory