选择20个点（姿态随机）作为理论位姿，根据机器人理论模型基于逆运动学求出关节角。然后将关节角代入机器人的实际模型(结构参数存在误差)，得到机器人的实际位姿。接下来训练两个网络，分别预测末端的位置和姿态。两个网络的输入均为理论位姿，输出分别为实际位置和实际姿态。在进行训练之前，还需要对数据集做出进一步的划分，选取数据集编号为6,12,18...120的点共20个作为附加测试集，在神经网络训练结束之后可以使用这组数据对网络性能进行评价，余下的100个点作为网络的样本集。此外，NN 工具箱中，对网络训练之前，也会对样本集按照指定比例(80%,10%,10%)做出训练集、测试集、验证集的划分。根据这段话我给你我编程的MATLAB代码能帮我按照这段话将代码改编吗

根据你所提供的问题，我可以给你提供一些修改MATLAB代码的建议。在以下的代码中，我使用了robotics工具箱中的机器人模型和逆运动学函数，以及深度学习工具箱中的神经网络函数。请注意，以下代码仅供参考，需要你根据实际情况进行修改和调整。

% 选择20个点（姿态随机）作为理论位姿
num_points = 20;
theoretical_poses = zeros(6, num_points); % 存储20个理论位姿

for i = 1:num_points
    % 生成随机的姿态
    random_pose = [rand(3,1)*360; rand(3,1)*2-1];
    theoretical_poses(:,i) = random_pose;
end

% 根据机器人理论模型求出关节角
robot = % 根据实际情况定义机器人模型
joint_angles = zeros(robot.numJoints, num_points); % 存储20个理论位姿对应的关节角

for i = 1:num_points
    % 根据机器人模型和理论位姿求解逆运动学，得到关节角
    joint_angles(:,i) = robot.ikine(transl(theoretical_poses(1:3,i)), ...
                                    robot.fkine(joint_angles(:,i)), ...
                                    ones(robot.numJoints,1)*0.1, 0, ...
                                    robot.getpos());
end

% 将关节角代入机器人的实际模型，得到机器人的实际位姿
actual_poses = zeros(6, num_points); % 存储20个实际位姿

for i = 1:num_points
    % 根据机器人模型和关节角求解正向运动学，得到实际位姿
    actual_poses(:,i) = [robot.fkine(joint_angles(:,i)).t; ...
                         tr2eul(robot.fkine(joint_angles(:,i)).R, 'XYZ')'];
end

% 划分数据集
train_indices = [1:5, 7:11, 13:17, 19:100]; % 训练集索引
val_indices = [6, 12, 18]; % 验证集索引
test_indices = [6, 12, 18]; % 测试集索引

train_data = theoretical_poses(:,train_indices); % 训练集数据
train_labels = [actual_poses(1:3,train_indices); actual_poses(4:6,train_indices)]; % 训练集标签

val_data = theoretical_poses(:,val_indices); % 验证集数据
val_labels = [actual_poses(1:3,val_indices); actual_poses(4:6,val_indices)]; % 验证集标签

test_data = theoretical_poses(:,test_indices); % 测试集数据
test_labels = [actual_poses(1:3,test_indices); actual_poses(4:6,test_indices)]; % 测试集标签

% 训练位置预测网络
pos_net = % 根据实际情况定义位置预测网络

options = trainingOptions('adam', ...
                          'MaxEpochs', 100, ...
                          'MiniBatchSize', 16, ...
                          'ValidationData', {val_data, val_labels}, ...
                          'Verbose', true);
                      
[pos_net, pos_net_info] = trainNetwork(train_data, train_labels(1:3,:), ...
                                       pos_net, options);

% 训练姿态预测网络
ori_net = % 根据实际情况定义姿态预测网络

[ori_net, ori_net_info] = trainNetwork(train_data, train_labels(4:6,:), ...
                                       ori_net, options);

% 评价网络性能
test_pos_labels = predict(pos_net, test_data); % 预测测试集位置
test_ori_labels = predict(ori_net, test_data); % 预测测试集姿态

test_pos_error = immse(test_pos_labels, test_labels(1:3,:)); % 计算位置预测误差
test_ori_error = immse(test_ori_labels, test_labels(4:6,:)); % 计算姿态预测误差

disp(['位置预测误差：', num2str(test_pos_error)]);
disp(['姿态预测误差：', num2str(test_ori_error)]);

需要注意的是，上述代码仅仅是一个简单的示例，需要你根据实际情况进行修改和完善。例如，你需要根据你的机器人模型和实验设置来定义机器人模型、神经网络模型和训练参数。此外，你还需要根据实验结果进行调整和优化。