franka机械臂怎么做轨迹规划

Franka机械臂的轨迹规划可以通过使用Franka Control Interface (FCI)中的Motion Generation模块来实现。该模块提供了许多不同的轨迹规划算法，包括基于样条插值和基于优化的方法。您可以根据您的具体需求选择适合您的算法，并使用FCI API来实现轨迹规划。具体实现细节可以参考Franka官方文档。

相关问题

frank wolfe

Frank Wolfe算法，也称为线性规划的对偶乘子法，是一种用于求解线性规划问题的优化算法。该算法由Philip Wolfe于1950年提出，并由Frank和Wolfe于1956年进行了改进和推广。

Frank Wolfe算法的基本思想是通过迭代的方式逐步逼近线性规划问题的最优解。算法的每一步都会在当前解的邻域内找到一个最优的方向，并沿着该方向更新当前解。具体来说，算法会在每一步中求解一个子问题，该子问题是通过在当前解的邻域内线性化原始问题得到的。然后，通过求解子问题得到的方向来更新当前解。

Frank Wolfe算法的优点是可以应用于具有大规模稀疏约束矩阵的线性规划问题。它不需要求解线性规划问题的对偶问题，而是通过求解一系列子问题来逼近最优解。然而，该算法可能需要较多的迭代次数才能达到收敛，特别是对于高维问题。

总结一下，Frank Wolfe算法是一种用于求解线性规划问题的优化算法，通过迭代的方式逼近最优解。它适用于大规模稀疏约束矩阵的问题，但可能需要较多的迭代次数才能收敛。