首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Drake中获得质心动量矩阵?

在Drake中获得质心动量矩阵的方法是使用CalcCenterOfMassJacobianTrans函数。该函数用于计算质心动量矩阵,即质心位置对于系统动量的雅可比矩阵。

质心动量矩阵在机器人动力学和控制中具有重要作用,可以用于计算系统的动力学特性和控制器设计。以下是使用CalcCenterOfMassJacobianTrans函数的步骤:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import numpy as np
from pydrake.all import MultibodyPlant, JacobianWrtVariable
  1. 创建MultibodyPlant对象并加载系统模型:
代码语言:txt
复制
plant = MultibodyPlant()
# 加载系统模型,例如从URDF文件中加载
plant.AddModelFromFile("robot.urdf")
plant.Finalize()
  1. 获取系统的质心动量矩阵:
代码语言:txt
复制
context = plant.CreateDefaultContext()
# 获取质心动量矩阵
J = plant.CalcCenterOfMassJacobianTrans(context, wrt=JacobianWrtVariable.kV)

在上述代码中,wrt参数指定了计算雅可比矩阵时相对于哪个变量进行求导,这里选择了JacobianWrtVariable.kV,表示相对于系统速度进行求导。

质心动量矩阵J是一个3xN的矩阵,其中N是系统的自由度数目。每一列表示系统中一个自由度对应的质心动量的雅可比向量。

Drake提供了丰富的功能和工具,用于机器人动力学和控制的建模、仿真和分析。更多关于Drake的信息和使用方法可以参考腾讯云的Drake产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

自由漂浮机器人运动学与动力学建模:space robot工具箱

2 基座姿态受控下的运动学方程 空间机器人基座姿态控制系统会主动控制空间机器人的基座姿态,此时空间机器人处于自由飞行状态,基座质心处只受到外部作用力矩,空间机器人系统的角动量不守恒,系统线动量守恒,...0,则整个系统除了满足完整约束外,还满足如下的非完整约束: image.png 考虑整个系统相对于卫星本体质心的角动量 ,则有 ,.基座漂浮下的空间机器人系统动量守恒方程: image.png 根据上述公式反解出基座线速度的表达式...,再将其代入到前三行,可以得到 image.png 通过上式求解基座角速度与关节角速度可以得到 image.png 由此可以得到 image.png 上式, 空间机器人的广义雅可比矩阵.对于空间机器人笛卡尔连续路径规划...SS为关联矩阵 S0元素为0和1。其中与基座相连的刚体对应的元素为1,其余刚体对应为0。 SE中元素为0和1。其中与外力相关联的刚体对应的元素为1,其余刚体对应的为0。...SE = [ 0 0 0 0 0 0 1 ]; % SE 为与外力矩相关的一个矩阵 如果为末端杆件 则SE(i)=0; 对于主程序给出的为双臂机械臂,因此本文为【0 0 1 0 0 1】

4.2K3529

如何评价创作歌手的业务能力?试试让NLP帮你分析一下

有些出乎意料的是,一位多伦多本地,艺名叫“Drake”的艺人,近年来声势颇盛。 Drake最初声名鹊起的原因他参演了一部在21世纪初流行的青少年情景喜剧《德格拉西:下一代》的角色。...这张专辑获得了 Platinum 认证,并让Drake迅速登顶了嘻哈世界的顶峰。在接下来的八年里,他又连续出了多张专辑,其中专辑Scorpion 是他最近发行的新专辑。...我从其他文章中提到的处理方法获得灵感。不分析歌词的总字数,在我看来一首歌的歌词总字数并不能作为衡量创造性的主参考,我改为分析歌词的独特词。 在完成清理文本数据后,我开始分析每首歌曲独特歌词的数量。...主题模型是一种统计模型,用于发现在文档集合的抽象主题。它是一种常用的文本挖掘工具,用于在文本中发现隐藏的语义结构”。主题建模有几种突出的算法。其中最突出的是显式语义分析和非负矩阵分解。...▌1.给所有Drake的歌词进行主题建模 想要使用 LDA 的第一件事就是学习 Drake 所有歌曲中最突出的主题。为了实现这一点,我先将所有歌曲放入列表

77340
  • 港中文MMLab | 由简入难,即插即用:自步对比学习

    这样的算法流程目前已经可以获得相对令人满意的结果,但它们仍然存在两点缺陷: 1)在第二步的目标域训练忽略了源域数据(仅用于预训练),但作者认为源域的数据由于具有真实准确的标签,所以应当被充分利用; 2...)在基于聚类的伪标签法,往往没有用到全部的目标域无标签数据,因为基于密度的聚类(DBSCAN等)本身会产生聚类离群值(outlier),这些聚类离群值由于无法分配伪标签,所以被丢弃,不用于训练。...作者提出使用动量更新(Momentum Update),想必这个词对大家来说并不陌生,在MoCo、Mean-teacher等模型中常有见到,简单来说,就是以“参数= (1-动量)x新参数+动量x参数”的形式更新...将当前mini-batch内的源域特征根据类别算均值,然后以动量的方式累计到混合记忆模型对应的类质心上去,详见下图。...那么,如何获得目标域的聚类质心及离群值实例特征呢?在混合记忆模型,将同一聚类ID的特征做平均,即可获得聚类质心;而离群值的实例特征则直接从混合记忆模型中提取剩下的实例特征即可,如下图。

    1K20

    安卓很受伤:Black Hat 2015黑客大会上将公布的6个移动安全威胁

    Drake将描述所有他在Stagefright中发现的bug以及如何利用实施各种攻击,其中包括DOS和远程代码执行。 指纹劫持 ? 指纹身份验证很安全?...黑客能否攻破所谓的“可信”环境? 奇虎360安全研究员申迪(音译)将通过华为Ascend Mate 7手机向大家展示“利用TrustZone攻击你信任的核心”。...虽然说TrustZone技术支持可信执行环境(TEE),其中指纹扫描等功能要求高信任度(非接触式支付)运行,而且Ascend Mate 7手机使用自己定制环境的软件和华为Hisilicon Kirin...申迪将在大会上谈谈关于TrustZone的开发、如何在不可靠的可信执行环境运行shellcode以及如何Root设备和禁用最新Android SE。 Binder通讯机制权限提升 ?...CheckPoint的技术领导者Avi Bashan和移动威胁防御区域经理Ohad Bobrov将演讲“攻破大量android的certifigate”,他们将展示如何入侵被运营商和原始设备制造商认证的应用程序以获得设备控制权

    1.4K90

    无人驾驶机器学习算法大全(决策矩阵、聚类、回归……)

    决策矩阵算法是由独立训练的各种决策模型组合起来的模型,在某些方面,将这些预测结合起来进行总体预测,同时降低决策错误的可能性。AdaBoosting就是其中最常用的算法。...上面的图像描绘了如何在一个可以理解性代码的单个文件实现AdaBoost算法。该函数包含一个弱分类器和boosting组件。弱分类器尝试在数据维度之一定位理想阈值,将数据分为2类。...它描述了分类的方法和分类的问题,回归。聚类方法通常通过对分层和基于质心的方法进行建模来组织。所有方法都利用数据的固有结构将数据完美地组织成最大共性的组。K-means是一种常见的聚类算法。...K-means存储它用于定义集群的k个质心。如果一个点比任何其他质心更接近该集群的质心,那么这个点被说成是在一个特定的集群。...模式识别算法(分类) 通过高级驾驶辅助系统(ADAS)的传感器获得的图像由各种环境数据组成,需要过滤图像以通过排除不相关的数据点来确定物体类别的样例。

    2.8K70

    R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)

    本文主要关注LDA,并探讨其在理论和实践作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术,我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。...协方差矩阵不需要额外的参数,因为它已经由质心定义。由于我们需要估计KK判别函数(以获得判定边界),这就产生了涉及p个元素的KK计算。另外,我们有ķ-1为自由参数ķ前科。...判别变量可以通过类内和类间方差的特征分解来获得。 费舍尔的观点 根据Fisher,LDA可以理解为降维技术,其中每个连续变换是正交的并且相对于类内方差最大化类间方差。...在对输入数据进行扩展之后,可以通过在考虑类先验的情况下确定仿射空间中的最接近的质心来对新点进行分类。 LDA的特性 LDA具有以下属性: LDA假设数据是高斯数据。...这些矩阵确保组内协方差矩阵是球形的,但不会导致子空间减小。因此,QDA不能用作可视化技术。

    3K20

    刚体力学整理

    当外力<<内力且作用时间极短时(碰撞)可认为动量近似守恒。 动量守恒定律是自然界一切过程最基本的定律(宏观低速、微观高速),它比牛顿第二定律更加普适。...力矩,刚体定轴转动定律 力矩 在质点运动学,力可以改变质点的运动状态从而获得加速度。在刚体,使得刚体改变转动状态,从而使得刚体获得角加速度的为力矩。...它的地位和质点力学的F=ma是一样的。 讨论: 刚体在总外力矩\(M_z\)的作用下,获得的角加速度β与总外力矩的大小成正比,与转动惯量J成反比。...但是在刚体运动,我们无法使用动量来描述刚体转动时的运动状态。 上图为一个以ω角速度围绕质心点转动的刚体圆盘。...求冲量作用结束时,杆获得的角速度。

    91610

    自动驾驶机器学习算法应用大盘点

    决策矩阵算法(Decision Matrix Algorithms) 决策矩阵算法系统地分析、识别和评价信息集和值集之间的关系的性能。这些算法主要用于决策制定。...上面的图片描述了如何在一个可以理解性代码的单个文件实现AdaBoost算法。该函数包含一个弱分类器和增强组件。弱分类器尝试在一个数据维度中找到理想的阈值,从而将数据分成两个类。...聚类算法是专门研究数据点的结构的,通常是通过对分层和基于质心的方法进行建模来组织的。所有方法都关注于利用数据的固有结构,让数据进入最大的公共性群体。k-均值聚类,多类神经网络是最常用的算法。...该算法将样本聚类成 k 个集群,k用于定义集群的k个质心点。如果它比其他的质心更接近这个集群的质心,这个点会被认为是在一个特定的集群质心点的更新则根据计算当前分配的数据点到集群的距离来进行。...模式识别算法 (Pattern Recognition Algorithms) (分类) 在高级驾驶辅助系统(ADAS)通过传感器获得的图像由各种环境数据组成; 通过对图像进行过滤,可以排除无关的数据点

    73940

    摆脱电缆、可移除四肢,NASA 人形机器人「女武神」替人类奔赴灾难场景

    R2 采用比例导数控制回路,获得良好的转矩跟踪结果。然而,它并不能调节每个执行器监测到的扰动。...QP 的输入是期望的运动动作、可接受的外力、任务空间的加速度,通过跟踪一个期望的质心动量变化率并最小化关节加速度和接触力,实现目标函数优化。...QP 算法的目标函数为: 其中 A 为质心动量矩阵(centroidal momentum matrix,CMM),Wg 为重力扳手,W_gr,i 为由于身体和环境的接触而施加在机器人身体上的地面反作用力扳手...抓握姿势将类似地映射到常见的配置,「手闭」或「手开」。...Drake: A planning, control, and analysis toolbox for nonlinear dynamical systems, 2014.

    69530

    转载 | Python AI 教学│k-means聚类算法及应用

    K-means算法的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。...Kmeans()函数一开始确定数据集中数据点的总数,然后创建一个矩阵来存储每个点的簇分配结果。这个矩阵clusterAssment有两列:簇索引值和聚类误差。...最后遍历所有质心并更新它们的取值,具体实现步骤如下:通过数组过滤来获得给定簇的所有点;然后计算所有点的均值,选项axis=0表示沿矩阵的列方向进行均值计算;最后程序返回所有的类质心和点分配结果。...因此接下来的二分K--means算法就是针对这一问题所采取的相应的后处理,使算法跳出局部最优解,达到全局最优解,获得最好的聚类效果。...具体的代码如下: 这个函数首先创建一个矩阵来存储数据集中每个点的簇分配结果及平方误差,然后计算整个数据集的质心,并使用一个列表来保留所有的质心

    1.2K50

    机器人的动力学参数辨识A

    对于 每个刚体,其主要的动力学参数为质量 ,质心位置(COM) 相对于质心的惯量矩阵的参数如下所示: 为了辨识参数,采用“barycentric parameters”, 因此每个连杆的动力学参数分别为质量..., , The first moment of inertia, ; 相对于连杆坐标系的惯量张量为: ; The first moment of inertia相当于质量与质心位置的乘积...机器人还受到关节层其他因素的影响,额外的动力学可以归纳为: 由此,机器人的完整的动力学参数向量可以表示如下 因此,机械臂的动力学方程可以表示如下所示: 进一步进行分离: 上式,...是回归矩阵。...image.png 2 机械臂动力学参数辨识概述 机器人动力学参数可以通过以下三种模式获得: 通过计算机CAD模型得到; 单个部件的动力学实验标定; 通过整个模型回归矩阵的辨识; 常规的回归矩阵辨识方法涉及到采集大量的实验数据

    3.1K6236

    安卓曝大漏洞:一条彩信可控制手机,影响95%设备

    Drake潜入Android代码最深的角落,发现这是迄今为止我们认为最严重的安卓漏洞。Drake表示会有6个影响9.5亿Android设备的漏洞,他将在下周拉斯维加斯的黑帽会议上进行演示。...Drake说:“这是一个令人讨厌的攻击向量(vector)。”...stagefright不只是用来播放媒体文件的,还能自动产生缩略图(thumbnail),或者从视频或音频文件抽取元数据,长度、高度、宽度、帧频、频道和其他类似信息。...“在一些设备上,Stagefight有系统级的访问权限,很接近root权限,所以攻击者可以很容易的获得root权限和系统上运行的信息,从而监控通信设备或者做一些肮脏的事情。”...因为厂商首先要把谷歌的代码置入自己的代码库,然后为自己的各种型号设备建立新的固件版本,测试后再与移动运营商合作来发布更新。

    1.2K70

    Python AI 教学│k-means聚类算法及应用

    K-means算法的k表示的是聚类为k个簇,means代表取每一个聚类数据值的均值作为该簇的中心,或者称为质心,即用每一个的类的质心对该簇进行描述。...Kmeans()函数一开始确定数据集中数据点的总数,然后创建一个矩阵来存储每个点的簇分配结果。这个矩阵clusterAssment有两列:簇索引值和聚类误差。...最后遍历所有质心并更新它们的取值,具体实现步骤如下:通过数组过滤来获得给定簇的所有点;然后计算所有点的均值,选项axis=0表示沿矩阵的列方向进行均值计算;最后程序返回所有的类质心和点分配结果。...因此接下来的二分K--means算法就是针对这一问题所采取的相应的后处理,使算法跳出局部最优解,达到全局最优解,获得最好的聚类效果。...具体的代码如下: 这个函数首先创建一个矩阵来存储数据集中每个点的簇分配结果及平方误差,然后计算整个数据集的质心,并使用一个列表来保留所有的质心

    1.6K20

    机器学习算法之聚类算法

    3.3 小结 流程: 1) 事先确定常数 K,常数 K 意味着最终的聚类类别数; 2) 首先随机选定初始点为质心,并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离),将样本点归到最相似的类, 3...tr 为矩阵的迹, Bk 为类别之间的协方差矩阵,Wk 为类别内部数据的协方差矩阵; m 为训练集样本数,k 为类别数。 ?...使用矩阵的迹进行求解的理解: 矩阵的对角线可以表示一个物体的相似性 在机器学习里,主要为了获取数据的特征值,那么就是说,在任何一个矩阵计算出来之后,都可以简单化,只要获取矩阵的迹,就可以表示这一块数据的最重要的特征了...更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』 CH 需要达到的目的:用尽量少的类别聚类尽量多的样本,同时获得较好的聚类效果。...例:当一个 cluster 样本点只有少数几个,(1,1)(1,2)(2,1)(1000,1000)。其中(1000,1000)是噪声。

    1.3K30

    经典不过时,回顾DeepCompression神经网络压缩

    初始化 k-means 质心:Deep Compression 量化过程的权重聚类使用了 k-means 算法,因此 k-means 质心的初始化非常关键。...之间线性插值,得到均匀的初始化结果,公式所示,其中 ? 是初始化的第 ? 个质心, ? 为量化的位数,则有: ? 2....权值微调:通过再训练微调 k-means 的质心,即码本的权值(只微调质心的权值,所有权重与码本权值的对应关系不变)如下图所示: ?...但由于剪枝的作用,矩阵实际上已经是稀疏矩阵,权值矩阵为 0 则表示该连接被移除,因此这些位置的梯度被舍弃(置 0 )。...微调过程的初值为第一步初始化得到的 k-means 质心。 微调过后,最终 Deep Compression 存储的是一个数据内容是码本索引的稀疏矩阵外加一个存储索引对应权值(质心)的码本。

    1.2K10

    【机器学习实战】第10章 K-Means(K-均值)聚类算法

    K-Means 术语 簇: 所有数据点点集合,簇的对象是相似的。 质心: 簇中所有点的中心(计算所有点的均值而来)....有关 簇 和 质心 术语更形象的介绍, 请参考下图: K-Means 工作流程 首先, 随机确定 K 个初始点作为质心(不是数据的点)....然后将数据集中的每个点分配到一个簇, 具体来讲, 就是为每个点找到距其最近的质心, 并将其分配该质心所对应的簇. 这一步完成之后, 每个簇的质心更新为该簇说有点的平均值....K-Means 聚类算法函数 从文件加载数据集 # 从文本构建矩阵,加载文本文件,然后处理 def loadDataSet(fileName): # 通用函数,用来解析以 tab 键分隔的...def randCent(dataSet, k): n = shape(dataSet)[1] # 列的数量 centroids = mat(zeros((k,n))) # 创建k个质心矩阵

    1.5K80

    基于内容的图像检索技术:从特征到检索

    矩阵奇异值构成的对角矩阵,奇异值是PCA协方差矩阵特征值的平方根,而对角矩阵的逆矩阵的对角元素为原始矩阵对角元素的倒数,因此 ? 操作为PCA白化过程的标准差归一化操作。 4) 对 ?...粗量化器使用上述基于聚类的量化方式,质心数k较小,粒度较粗。细量化器是使用投影矩阵将浮点向量embed到二进制向量的过程,投影矩阵使用训练数据学习得到,学习过程如下: 假设 ?...的正交投影矩阵P。具体生成方式为:随机产生一个高斯矩阵,对高斯矩阵进行QR正交分解,提取正交矩阵Q的前 ? 行向量构成投影矩阵 ? 。 2) 对学习集 ? 的每个向量 ?...码表学习阶段生成S、T码表和alpha矩阵。论文中将学习目标定义为最小化所有训练数据与其最近的cell的质心的距离的和,如下式所示。...质心数为2^64时,使用PQ方法,128维度向量的量化取值有2^64种。 距离计算.

    1.6K10

    关联分割点云中的实例和语义

    迄今为止,很少讨论如何在这样一个信息丰富的3D场景细分多样化元素。在本文中,我们首先介绍一个简单而灵活的框架,用于同时分割点云中的实例和语义。...为了确保属于同一实例的K个采样点,我们过滤根据公式2使用的余量δv的异常值。3.1节所述,铰接损失项L var通过在δv的距离内绘制接近平均嵌入的每个点嵌入来监督实例嵌入学习。...kNN搜索的输出是形状为NP×K的索引矩阵。根据索引矩阵,这些点的语义特征(F SEM)被分组为NP×K×NF形特征张量,这是语义特征矩阵组,其中每个组对应于与其质心点相邻的实例嵌入空间中的局部区域。...在[26,36,38]通过信道方式最大聚合的有效性,每组的语义特征通过融合在一起通道方式的最大聚合操作,作为质心点的精细语义特征。实例融合(IF)可以如下公式化。...动量设定为0.9。在测试时,平均移位聚类的带宽设置为0.6。BlockMerging算法[35]用于合并来自不同块的实例。

    1.3K40

    机器学习系列(八)K均值(kMeans)

    机器学习系列(八)K均值(kMeans) 在机器学习,当我们要处理的数据是无标签的,就是无监督分类问题,K均值算法。...算法步骤: 1) 从数据样本随机选择K个数据作为聚类的中心(质心),初始化簇。 2) 计算每个数据样本到每个质心的距离,并划分到最近质心所在的类里。...式,ui为质心, ? 优点: 当数据分布是球状密集的,但类之间的区别也比较明显时效果较好,k均值仅限于具有中心(质心)概念的数据。...rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ) # 计算数据集第j列,最大值减最小值的差 # 随机生成k行1列的数组,元素在0到1之间...算法步骤: 1) 在数据样本随机选择一个数据作为第一个簇的质心C1 2) 计算其余数据样本与簇中心的最短距离令 ? ,某样本点被选为下一个簇中心的概率为 ? 概率越大,被选做新聚类中心的概率越大。

    1.2K20

    R语言线性分类判别LDA和二次分类判别QDA实例

    本文主要关注LDA,并探讨其在理论和实践作为分类和可视化技术的用途。由于QDA和RDA是相关技术,我不久将描述它们的主要属性以及如何在R中使用它们。...Fisher的LDA优化标准 Fisher的LDA优化标准规定组的质心应尽可能分散。这相当于找到一个线性组合ž= aŤXZ=aTX,使得aTaT相对于类内方差的类间方差最大化。...要获得与predict.lda函数返回的结果相同的结果,我们需要首先围绕加权平均数据居中: ## [1] TRUE 我们可以使用前两个判别变量来可视化数据: ?...为了可视化组的质心,我们可以创建自定义图: ? 解释后验概率 除了将数据转换为由分量x提供的判别变量之外,预测函数还给出后验概率,其可以用于分类器的进一步解释。...这些矩阵确保组内协方差矩阵是球形的,但不会导致子空间减小。因此,QDA不能用作可视化技术。

    2.9K30
    领券