硕士论文源码:基于学习的RRT最优控制技术研究
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更新于2024-11-07
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这种技术被应用于2-link机械手的直接和间接优化控制,并使用了多种编程语言和工具,包括MATLAB、C++和Python,以及相关的工具包和库,如MATLAB符号工具箱、numpy库和scikit-learn库。此外,论文还涉及到了ACADO Toolkit的使用,这是一种用于优化控制的C++开源软件包。
在源码中,2link_direct文件夹包含了2-link机械手直接优化控制的C++实现。这里使用的ACADO Toolkit能够返回多个文件中的解决方案,并且可以使用2link_direct文件夹中的脚本将这些解决方案合并。2link_indirect文件夹包含了2-link机械手间接优化控制的实现,间接最优控制方程在MATLAB中生成,而数据生成在Python中执行。training_data文件夹用于存储和清理生成的数据。而2link_NN文件夹则包含了使用数据训练KNN和ANN的Python代码,并使用scikit-learn库进行模型训练,训练好的模型存储在trained文件夹中。
该存储库的使用,不仅展示了如何使用学习的方法优化RRT,还展示了如何整合不同编程语言和工具,以及如何处理和分析大量数据。这对于学习和应用机器学习、数据科学和控制理论的知识是非常有益的。"
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