阻尼最小二乘法matlab代码-Singularities_UR10:关于轨迹（边界或内部）奇点设计的项目，目的是比较基于伪反演和阻尼最小二乘

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