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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资源摘要信息:"在本文中，我们将探讨基于学习的RRT（Rapidly-exploring Random Tree）的最优控制技术。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。"
matlab+ann源码-learning-based-RRT:硕士论文-代尔夫特理工大学 （152个子文件） 
mlp-indirect-10b-uncons-cost-100-100.pkl 37KB mlp_direct.py 3KB gen_cost_thread 566B 2link.cpp 4KB rrt_knn_indirect.py 9KB 2link_rrt_knn.py 4KB mlp-direct-uncons-control-100-100.pkl 480KB knn-indirect-uncons-control.pkl 25.34MB eom.m 553B rep_samples_indirect.py 2KB RK4Step.m 267B gen_control_thread 838B test_runge.m 703B knn-indirect-nz-cons-control.pkl 11.59MB knn.py 3KB mlp-indirect-10b-uncons-cost-100-100.pkl 357KB mlp-indirect-nz-uncons-cost-100-100.pkl 355KB knn-indirect-cons-control.pkl 26.22MB indirect_nn.py 2KB mlp-direct-cons-cost-100-50.pkl 198KB knn-indirect-cons-cost.pkl 22.65MB mlp-direct-uncons-control-50-50.pkl 168KB mlp-indirect-new-uncons-control-100-100.pkl 362KB mlp-direct-uncons-cost-100.pkl 41KB 2link_final.cpp 4KB 2link_gendata.cpp 5KB mlp-direct-cons-control-100-100.pkl 480KB knn-indirect-10lb-cons-cost.pkl 2.89MB p_list 112B mlp.py 3KB knn-indirect-10lb-uncons-cost.pkl 2.89MB knn-indirect-100k-uncons-control-new.pkl 15.13MB
2link.png 23KB gen_control_thread 837B
ref2.pdf 435KB plot_control.m 121B mlp-indirect-new-uncons-cost-100-100.pkl 352KB choosing_rrt.py 9KB knn-direct-uncons-cost.pkl 1.09MB knn-direct-cons-cost.pkl 371KB 2link_gen_control_data 595B 2link_test.cpp 4KB mlp-indirect-nz-uncons-control-100-100.pkl 364KB plant_indirect.py 9KB mlp-direct-uncons-control-100-50.pkl 260KB test4.mat 2KB FindACADO.cmake 4KB mlp-direct-uncons-cost-100-100-500k.pkl 356KB mlp-direct-uncons-control-100-100-500k.pkl 356KB knn-indirect-nz-uncons-cost.pkl 8.6MB mlp-indirect-nz-uncons-cost-100-100.pkl 355KB gen_data.py 12KB treeNodes.pkl 275KB knn-indirect-uncons-cost.pkl 21.9MB control_index.m 1KB knn_direct.py 3KB test.cpp 4KB consolidate 321B mlp-indirect-uncons-cost-100-100.pkl 356KB test2.mat 2KB 2link_sort_data 380B scikitmlp.py 2KB knn-indirect-nz-uncons-control.pkl 9.99MB knn-indirect-nz-cons-cost.pkl 10.02MB knn-indirect-100k-uncons-cost-new.pkl 13.06MB test_range.py 2KB test_random.cpp 486B test3.mat 2KB 2link_gen_cost_data 564B mlp-indirect-uncons-control-100-100.pkl 365KB test_knn.py 3KB mlp-direct-uncons-control-100.pkl 164KB mlp_indirect.py 2KB 2link_gen_control_data_fulltraj 757B eom_indirect.m 1KB LICENSE.md 1KB plot_test.m 527B README.md 2KB mlp-direct-uncons-cost-100-50.pkl 198KB test5.mat 2KB gen_cost_thread 560B 2link_gendata_penalty.cpp 5KB rrt_mlp_direct.py 9KB test2.m 252B plant.py 2KB knn-direct-uncons-control.pkl 3.36MB plant_indirect.py 7KB rrt_mlp_indirect.py 10KB make_n_run 200B test1.mat 2KB knn-direct-cons-control.pkl 1.1MB 2link_rrt_mlp.py 4KB gen_2link_eom_2.m 637B knn_indirect.py 2KB mlp-direct-uncons-cost-100-100.pkl 357KB mlp-direct-uncons-control-50.pkl 88KB mlp-direct-cons-cost-100-100.pkl 357KB rrt_knn_direct.py 9KB knn-indirect-nz-uncons-cost.pkl 8.6MB 2link_gendata_old.cpp 4KB共 152 条
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