怎样重新计算误差变量和控制输入变量
时间: 2023-10-23 09:14:21 浏览: 45
要重新计算误差变量和控制输入变量,需要根据新的期望轨迹重新计算机器人位置和姿态与期望轨迹之间的误差,以及控制输入。具体来说,可以按照以下步骤进行:
1. 计算机器人位置和姿态与期望轨迹之间的误差。设机器人当前位置和姿态为 $q=[x,y,\theta]$,期望轨迹为 $p=[x_d,y_d,\theta_d]$,则误差可以表示为 $\mathbf{e}=[e_x,e_y,e_\theta]^T=[x_d-x,y_d-y,\theta_d-\theta]^T$。
2. 根据误差计算控制输入。控制输入可以表示为 $\mathbf{u}=[u_1,u_2]^T$,根据误差和控制器设计可以得到控制输入的表达式。例如,可以使用基于误差的比例-积分-微分(PID)控制器,控制输入可以表示为 $\mathbf{u}=K_p\mathbf{e}+K_i\int\mathbf{e}dt+K_d\frac{d\mathbf{e}}{dt}$,其中 $K_p,K_i,K_d$ 分别表示比例、积分和微分增益。
3. 根据控制输入更新机器人状态。根据控制输入和机器人动力学模型,可以计算机器人的下一个状态 $q_{k+1}$,例如可以使用欧拉法或龙格-库塔法等数值积分方法来实现状态更新。
4. 重复执行步骤1-3,直到机器人到达期望轨迹的终点。
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LSSVM单变量进行多输入单输出回归预测步骤
LSSVM单变量进行多输入单输出回归预测步骤如下:
1. 收集数据:收集多个输入变量 x1, x2, ..., xn 和一个输出变量 y 的训练数据集。
2. 数据预处理:将数据集分为训练集和测试集,并对数据进行标准化处理,使其具有零均值和单位方差。
3. 构建模型:使用LSSVM算法构建回归模型,该模型使用支持向量机(SVM)和最小二乘法(OLS)的组合,来建立输入变量和输出变量之间的关系。
4. 参数调节:通过交叉验证等方法,选取合适的模型参数,如核函数类型、核函数参数、正则化参数等。
5. 模型评估:使用测试集对模型进行评估,计算模型的预测误差,如均方误差(MSE)等指标。
6. 模型优化:根据模型评估结果,对模型进行优化,如调整模型参数、增加训练集大小等。
7. 模型应用:使用优化后的模型对新的输入变量进行预测,得到预测输出值。
需要注意的是,在多输入单输出的情况下,需要将多个输入变量组合成一个输入向量,作为LSSVM模型的输入。同时,输出变量仍然为一个单一的值。预测过程中,输入新的多个变量后,模型将返回一个预测的单一输出值。
以上是LSSVM单变量进行多输入单输出回归预测的步骤,希望对你有所帮助。
pytorch rnn多输入变量回归
PyTorch是一个用于深度学习的开源框架,其中的RNN(循环神经网络)模块可以用于多输入变量回归任务。多输入变量回归是一种通过多个输入变量来预测一个连续值的任务。
在PyTorch中,可以使用torch.nn.RNN类来构建RNN模型。要实现多输入变量回归,首先需要将输入的多个变量进行堆叠或拼接,形成一个输入序列来喂给模型。可以使用torch.cat()函数将输入变量按列进行拼接。
然后,可以定义RNN模型的参数,如隐藏层的大小、RNN层的类型(如GRU或LSTM)等。可以使用torch.nn.GRU或torch.nn.LSTM类来定义RNN层。
在前向传播过程中,可以通过调用RNN模型的forward()方法来计算输出。输出结果可以通过添加全连接层,将RNN的输出转换为所需的预测结果。需要注意的是,在RNN模型的前向传播过程中,需要将输入序列作为参数传递给模型。
在训练过程中,可以定义损失函数和优化器,通过最小化损失函数来更新模型的参数。常用的损失函数包括均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)等。
最后,在训练和测试阶段,可以循环遍历数据集,并将输入序列和对应的目标值喂给模型,然后计算损失并进行反向传播。可以通过调用optimizer.step()方法来更新模型的参数。
综上所述,PyTorch中的RNN模块可以用于多输入变量回归任务。通过适当的数据处理、设置模型参数、定义损失函数和优化器,可以实现对多输入变量的连续值预测。
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