阻尼最小二乘法matlab代码奇异性在机器人操纵器通用机器人UR10的运动学控制中的影响
开发：M.Sodano（2018）。
主管：教授。
答：德卢卡。
成就：学士学位论文（部分）。
该项目的目的是基于伪反演和阻尼最小二乘（DLS）的运动控制器设计，用于仿真不同的轨迹。
这些轨迹最终在V-REP上得到验证。
逆微分运动学：伪反演与DLS
众所周知，如果将初始位置和速度分配给末端执行器，则IDK会确定实现目标的关节速度。
如果雅各派是方形和全等级的，这可以通过简单的反演来实现。
如果不是这样，那么雅各布就不是不可逆的，因此需要替代策略。
伪反演
伪反演是一个约束最小化问题的解决方案：关节速度被最小化，并且必须满足微分运动学。
解决方案不是唯一的，但是，如果雅各比是满职的，那就是
使用几何雅可比风格的地方。
DLS
DLS是无约束最小化问题的解决方案
其中$
lambda
$是一个参数，权衡了使微分运动学上的联合速度（即误差）最小化的重要性。
远离奇点时，通常将其设置为零（解将与伪反转给出的解相同），而当接近奇点时，它会升高。
解决方法是
使用分析型jacobian的地方。
请注意，伪反
2021-10-26 15:38:18
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% 原始模型：y = X*beta + u % 我们担心 X 中的回归量% 可能是内生的。 % W 包含 X 中的工具和所有回归量% 除了怀疑的那个。
％ 一个例子： % m_t = b1 + b2*r_t + b3*y_t + b4*m_(t-1) + b5*m_(t-2) + u_t % 在这个模型中，我们担心 r_t 可能是相关的% with u_t 我们想用仪器查看结果， % r_(t-1) 和 r_(t-2)。 所以输入 y、X 和 W 必须是% y = m_t; % X = [ones(length(y)) ry m_(t-1) m_(t-2)]; % W = [ones(length(y)) r_(t-1) r_(t-2) y m_(t-1) m_(t-2)];
% 请不要忘记检查变量的长度是否相等
TSLS 一种可用于计算 IV 估计的计算方法是两阶段最小二乘法 (2
2021-10-23 17:32:45
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采用递推最小二乘法求解超定线性方程组 Ax=b，其中 A 为 mxn 维的已知矩阵，b 为 m 维的已知向量，x 为 n 维的未知向量，其中 n=10，m=10000。A 与 b 中的元素服从独立同 分布的正态分布。绘出横坐标为迭代步数时的收敛精度曲线。
2021-09-30 14:29:38
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最小二乘法和增广最小二乘法的MATLAB源码，文件主要包括：产生白噪声和有色噪声的代码，递推最小二乘法，增广最小二乘法，绘图plot
2021-09-22 08:46:30
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