t=[0:0.01:10]; q1=[0 -pi/2 0]; q2=[pi 2*pi 0]; figure(2); q=jtraj(q1,q2,t); T=fkine(r.q) plot(r.q)

根据您提供的代码，我发现有以下问题：

1. 在定义时间t的时候，中括号应该改为小括号，即应该写成t=(0:0.01:10)。
2. 在调用jtraj函数时，未指定机器人模型r的名称，应该先定义机器人模型r并将其作为jtraj函数的输入参数。
3. 在计算末端执行器位姿T之前，未将机器人模型r的关节角度设置为jtraj函数计算出的关节角度，应该将T=fkine(r.q)改为T=fkine(q)。
4. 在绘制机器人模型关节角度时，应该使用plot(q)而不是plot(r.q)。

改正后的代码如下：

t = (0:0.01:10);
q1 = [0 -pi/2 0];
q2 = [pi 2*pi 0];
r = % 在此处定义机器人模型r
q = jtraj(q1, q2, t, r);
T = fkine(q, r);
plot(q);

请注意，由于我不知道您使用的机器人模型，上述代码中机器人模型的定义部分未包含。您需要先定义机器人模型r，然后将其作为jtraj函数和fkine函数的输入参数。

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% 建立模型 syms q1 q2 dq1 dq2 ddq1 ddq2 L1 L2 m1 m2 g real % 定义质心位置 p1 = [L1/2*cos(q1); L1/2*sin(q1)]; p2 = [L1*cos(q1) + L2/2*cos(q1+q2); L1*sin(q1) + L2/2*sin(q1+q2)]; % 定义动能和势能 T = 1/2 * m1 * (dq1^2 + dq2^2) + 1/2 * m2 * (dq1^2 + dq2^2 + 2*dq1*dq2*cos(q2)) + 1/2 * I2 * dq2^2; U = m1 * g * p1(2) + m2 * g * p2(2); % 求解拉格朗日方程 L = T - U; eq1 = diff(diff(L,dq1),t) - diff(L,q1) == ddq1; eq2 = diff(diff(L,dq2),t) - diff(L,q2) == ddq2; % 将方程化简为控制方程 f1 = simplify(solve(eq1, ddq1)); f2 = simplify(solve(eq2, ddq2)); % 定义参数 L1 = 1; L2 = 0.5; m1 = 1; m2 = 0.5; g = 9.8; % 初始化神经网络 net = fitnet([10 5]); % 生成训练数据 q1 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); q2 = linspace(-pi/2, pi/2, 100); dq1 = linspace(-pi, pi, 100); dq2 = linspace(-pi, pi, 100); ddq1 = zeros(1, 100); ddq2 = zeros(1, 100); u = zeros(1, 100); for i = 1:100 ddq1(i) = eval(subs(f1)); ddq2(i) = eval(subs(f2)); u(i) = m2 * L1 * dq1(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * L2 * dq2(i)^2 * sin(q2(i)) + m2 * g * L1 * cos(q1(i)) * sin(q2(i)) + m2 * g * L2 * cos(q1(i) + q2(i)) * sin(q2(i)); end % 训练神经网络 input = [q1; q2; dq1; dq2]; target = u; net = train(net, input, target); % 使用神经网络进行控制 q1 = pi/4; q2 = pi/6; dq1 = 0; dq2 = 0; t = 0; dt = 0.01; for i = 1:1000 ddq1 = eval(subs(f1)); ddq2 = eval(subs(f2)); u = sim(net, [q1; q2; dq1; dq2]); dq1 = dq1 + ddq1 * dt; dq2 = dq2 + ddq2 * dt; q1 = q1 + dq1 * dt; q2 = q2 + dq2 * dt; t = t + dt; end % 绘制结果 figure plot(q1, q2) xlabel('q1') ylabel('q2') title('Robot Trajectory')

这段代码是一个基于神经网络的双连杆机器人运动轨迹控制器。通过定义机器人的动能和势能，以及拉格朗日方程，可以求出机器人的控制方程。然后通过神经网络来学习控制方程，从而得到机器人的运动轨迹。最后通过绘制图表来展示机器人的运动轨迹。其中，训练神经网络时，生成了一些训练数据，包括机器人的位置、速度和加速度，以及机器人所受的控制力。在使用神经网络进行控制时，通过不断更新机器人的位置、速度和加速度，来控制机器人的运动轨迹。

设有5个关键字do,for,if,repeat,while，他们存放在一个有序顺序表中，其查找概率分别是p1=0.2,p2=0.15,p3=0.1,p4=0.03,p5=0.01,而查找各关键字不存在的概率分别为q0=0.2,q1=0.15,q2=0.1,q3=0.03,q4=0.02,q5=0.01。

根据您提供的信息，可以计算出每个关键字的查找成功概率pi和查找失败概率qi，如下所示：

| 关键字 | 查找成功概率 pi | 查找失败概率 qi |
| ------ | --------------- | --------------- |
| do | 0.2 | 0.8 |
| for | 0.15 | 0.85 |
| if | 0.1 | 0.9 |
| repeat | 0.03 | 0.97 |
| while | 0.01 | 0.99 |

接下来，可以根据二分查找算法对这个有序顺序表进行查找。二分查找是一种基于比较目标值和中间值的大小来缩小查找范围的算法。

具体实现步骤如下：

1. 初始化左右边界l和r，分别为0和4，表示查找范围为整个有序顺序表。
2. 计算中间位置mid，即mid=(l+r)/2。
3. 将中间位置mid的关键字与目标关键字进行比较，如果相等，则查找成功，返回mid。如果目标关键字小于中间位置的关键字，则在左半边继续查找，即令r=mid-1；否则在右半边查找，即令l=mid+1。
4. 重复第2步和第3步，直到找到目标关键字或者查找范围缩小到0为止。

需要注意的是，在二分查找过程中，每次比较都有可能失败。如果失败，则需要在失败的位置上插入目标关键字，同时更新每个关键字的查找概率和失败概率。

这个算法的时间复杂度为O(log n)，其中n为有序顺序表的长度。如果有很多插入操作，还需要进行动态调整，以保证每个关键字的查找概率和失败概率的准确性。