Drake Rigid_body_tree计算雅可比问题
Drake Rigid_body_tree是一个开源的机器人动力学和控制软件包，它提供了一个强大的工具集，用于建模、仿真和控制机器人系统。它基于刚体树（Rigid Body Tree）模型，该模型用于描述机器人的物理结构和关节连接关系。
刚体树模型是一种层次结构，由刚体和关节组成。刚体表示机器人的各个部分，如连杆、关节和末端执行器等。关节表示刚体之间的连接，可以模拟机器人的运动和约束。刚体树模型可以用于计算机辅助设计、动力学分析、运动规划和控制等领域。
Drake Rigid_body_tree的主要优势包括：
- 强大的建模能力：Drake Rigid_body_tree提供了丰富的建模工具，可以灵活地描述机器人的物理结构和关节连接关系。它支持各种类型的刚体和关节，可以满足不同机器人系统的建模需求。
- 高效的动力学计算：Drake Rigid_body_tree使用高效的算法和数据结构，可以快速准确地计算机器人系统的动力学特性，如质量分布、惯性矩阵、关节力和力矩等。这对于机器人的运动规划和控制非常重要。
- 灵活的仿真环境：Drake Rigid_body_tree提供了一个灵活的仿真环境，可以模拟机器人在不同场景下的运动和交互。它支持多种仿真方法和控制策略，可以帮助开发人员验证和优化机器人系统的性能。
- 易于集成和扩展：Drake Rigid_body_tree是一个开源软件包，提供了丰富的API和工具，可以方便地与其他软件和硬件系统集成。它还支持自定义插件和扩展，可以根据实际需求进行定制和开发。
Drake Rigid_body_tree的应用场景包括机器人研究、机器人控制、自动化系统、虚拟现实等领域。它可以用于设计和优化机器人系统的动力学性能，实现高效准确的运动规划和控制，提高机器人的操作能力和自主性。
腾讯云提供了一系列与机器人相关的云计算产品，可以与Drake Rigid_body_tree结合使用，实现机器人系统的建模、仿真和控制。其中包括：
- 云服务器（ECS）：提供高性能的云服务器实例，可以用于部署和运行Drake Rigid_body_tree和相关应用程序。
- 云数据库（CDB）：提供可扩展的云数据库服务，可以存储和管理机器人系统的模型数据和实时数据。
- 人工智能平台（AI）：提供丰富的人工智能服务和工具，可以用于机器人的感知、识别和决策等任务。
- 云存储（COS）：提供安全可靠的云存储服务，可以存储和管理机器人系统的模型文件、日志数据等。
更多关于腾讯云的产品和服务信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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2回答
我感兴趣的是找出神经网络输出相对于参数(权重和偏差)的梯度。
更具体地说，假设我有如下的神经网络结构6,4,3,1。输入样本大小为20。我感兴趣的是找出神经网络输出的梯度w.r.t权重(和偏差)，如果我没有弄错的话，在这种情况下应该是47。在文献中，这种梯度有时被称为Weight_Jacobian。
我在Jupyter Notebook上的Python 3.6上使用Pytorch版本0.4.0。
我生成的代码是这样的：
def init_params(layer_sizes, scale=0.1, rs=npr.RandomState(0)):
return [(rs.randn(in
浏览 4提问于2018-05-04得票数 4
我正在使用做一个简单的模型，一个弗兰卡埃米卡熊猫机器人手臂，捡起和放置一块砖头。
我想观察砖块最初选择的起始位置的变化如何影响自定义目标丢失功能。因此，我想使用在Drake中内置的AutoDiffXd功能来自动提取我的损失函数在模拟结束时对我的初始输入的导数。
我正常地构建我的系统，然后运行ToAutoDiffXd()将各自的系统转换成一个自动关闭版本。但是，我得到以下错误：
The object named [Inverse Kinematics] of type
drake::manipulation::planner::DifferentialInverseKinematics
浏览 15提问于2021-01-14得票数 1
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我试图将最初为编写的弹道优化代码移植到Drake中。TrajOpt的优点之一是它可以用约束约束解决SQP轨迹优化问题，使机器人与周围障碍物之间的距离最小，并且支持相当广泛的几何形状(所有标准的凸原语加上简单的凸网格)。由于许多原因，TrajOpt不再是我的项目的正确选择，所以我将我的轨迹优化代码移植到Drake。我认为MinimumDistanceConstraint是我想要复制这个功能的东西，但是看起来Drake只允许对球面和半空间进行AutoDiffXd签名的距离查询，而不是对更一般的凸形状(比如盒子或圆柱)进行查询。
我的所有其他约束都支持AutoDiff (我有一些用于“碰撞概率”的自
浏览 2提问于2020-05-19得票数 1
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我目前正在尝试使用方程的"rigid_body_tree.cc“文件计算库卡手臂的雅可比矩阵: Tau = J^T*F，其中Tau是库卡手臂的7个关节力矩，F是笛卡尔作用力和末端执行器处的扭矩，J^T是换位的雅可比矩阵。
drake中有一个名为transformPointsJacobian的函数，它接受缓存、点、from_body_or_frame_ind、to_body_or_frame_ind和in_terms_of_qdot。
该函数首先计算几何雅可比矩阵，输出6x7矩阵(kuka有7个关节)
然后，它采用该矩阵并使用它来确定3x7雅可比矩阵，计算如下：
J.template b
浏览 22提问于2019-11-20得票数 0
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计算输出wrt的梯度权重
、、、、
从tensorflow模型开始，我希望能够检索输出相对于权重的梯度。反向传播的目的是计算损失wrt的梯度权值，为了做到这一点，在代码中一定要计算输出wrt的梯度权值。
但我想知道如何使雅可比在API级别，有什么想法吗？
我知道我们可以访问磁带，但我不知道用它做什么，实际上我不需要整个Jacobian，我只需要能够计算J^{*}v的矩阵向量积，其中J^{}是jacobian的转置，v是给定的向量。
谢谢，问候。
浏览 4提问于2019-12-10得票数 2
在JAX的Quickstart教程中，我发现可以使用以下代码行有效地计算可微函数fun的Hessian矩阵：
from jax import jacfwd, jacrev
def hessian(fun):
return jit(jacfwd(jacrev(fun)))
但是，也可以通过计算以下内容来计算Hessian：
def hessian(fun):
return jit(jacrev(jacfwd(fun)))
def hessian(fun):
return jit(jacfwd(jacfwd(fun)))
def hessian(fun):
return ji
浏览 4提问于2022-01-03得票数 3
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任何地方都有关于Dymola旗的全面文档吗？例如，今天我找到了标志Advanced.ParallelizeAnalyticJacobian，我不知道它能做什么。我打开完整的Dymola文档pdf (1A.2C合并成一个文档)并搜索旗帜，但没有结果。还有别的地方可以查到这些信息吗？或者，我是否应该尝试将其设置为true，并对我的模拟时间进行基准测试？
浏览 2提问于2021-05-19得票数 1
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我想知道是否有一种简单的方法可以在Matlab中从fminsearch中取出Jacobian？就像在[OptimizedParamters,residualsNorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(@function, intialparamtersguess,lb,ub,options);中 我试过options = optimset('MaxFunEvals',100,'Jacobian','on'); [x,fval
浏览 80提问于2019-03-30得票数 0
假设log_prob是一个向量而不是标量。下面的代码会做什么呢？谢谢!
```javascript
优化器= tf.train.AdamOptimizer(0.001)
最小化= optimizer.minimize(log_prob)
动作(最小化，动作{session.run:feed_dict=，feat : s_batch})
浏览 0提问于2017-03-13得票数 2
我在Dymola中使用spatialDistribution()运算符，并在使用Hidden.PrintFailureToDifferentiate =true时获取折叠消息；
“只能计算指定导数的函数的非标量梯度，而不能用于: spatialDistribution”
我这样打电话给接线员：
(time_rev，time_flow) =spatialDistribution(时间、时间、x/长度、v_water>=0、{0.01.0}、{时间、时间})；
用它来计算我的管子的出口温度。
有人知道问题在哪里吗？我不太明白错误信息。
更完整的例子：
cp_in = //Calculates
浏览 0提问于2018-05-24得票数 1
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正如描述中所述，似乎提供了质量加速度中心的一部分。
abias_ACcm是a_ACcm (Ccm的平移加速)的一部分，它不乘以ṡ，等于abias_ACcm = J̇_v_ACcm * s，这使得a_ACcm可以写成a_ACcm = J̇_v_ACcm *s+ abias_ACcm。
那么我如何找到a_ACcm的另一部分，即J̇_v_ACcm * s呢？
我查看了，但这只给了我J_v_ACcm_E (它似乎提供了与CalcBiasCenterOfMassTranslationalAcceleration相同的信息，唯一的区别是后者乘以ṡ)。
浏览 3提问于2020-07-06得票数 1
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我正在使用boost::numeric::odeint rosenbrock4集成器。问题是我不能得到一个解析的雅各布矩阵，有什么解决方案吗？
浏览 4提问于2013-08-09得票数 2
2回答
我试图计算TensorFlow神经网络的输出相对于它的输入的雅可比。这很容易用tf.GradientTape.jacobian方法实现。TensorFlow文档中提供的简单示例如下：
with tf.GradientTape() as g:
x = tf.constant([1.0, 2.0])
g.watch(x)
y = x * x
jacobian = g.jacobian(y, x)
如果我只想计算输入张量x的单个实例的Jacobian，这是很好的。但是，对于x的各种实例，我需要多次、多次地对这个Jacobian进行评估。对于一个非平凡的雅可比计算(例如，对于具有非线性激
浏览 5提问于2020-02-03得票数 2
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如问题所示，我想计算矩阵行的梯度。代码：
import numpy.random as rng
import theano.tensor as T
from theano import function
t_x = T.matrix('X')
t_w = T.matrix('W')
t_y = T.dot(t_x, t_w.T)
t_g = T.grad(t_y[0,0], t_x[0]) # my wish, but DisconnectedInputError
t_g = T.grad(t_y[0,0], t_x) # no problem
浏览 3提问于2017-05-18得票数 0
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我改变了我的模型中的参数，但有时它会导致模拟停止，因为病态雅可比，我不知道这个错误意味着什么。
我的问题是：
对于如何在Modelica模型中求解DAE方程，有什么解释吗?这样我就可以理解Jacobian矩阵的使用了吗？
我怎么知道哪个方程或参数导致这个问题在Dymola？
浏览 3提问于2020-07-12得票数 4
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我在试着拿到MLE。
loglike <- function(theta) {
ll <- 14 * log(1 - theta) + 12216 * log(theta)
ll
}
neg.loglike <- function(theta) -loglike(theta)
mle(neg.loglike, start = list(theta = 0.5))
我得到了一个错误
Error in optim(start, f, method = method, hessian = TRUE, ...) :
non-finite finite-differe
浏览 0提问于2020-10-22得票数 0
我使用来最小化MATLAB中的能量函数。我正在使用的算法将网格拟合到有噪声的网格数据，代价是网格到每个数据点的距离。
目标函数是用平方误差项表示的，以允许使用。但是，该程序恢复为Levenberg-Marquardt：
Warning: Trust-region-dogleg algorithm of FSOLVE cannot handle non-square systems;
using Levenberg-Marquardt algorithm instead.
我意识到这可能是因为这样一个事实，虽然成本有平方误差，但在目标(成本)函数中有一个阶段，它选择距离每个数据点最近的网格中心
浏览 4提问于2011-04-05得票数 2
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我想通过交替进行Lyapunov函数系数的优化，这需要保持一个固定的决策变量子集，同时对另一个子集进行优化。如何将某些决策变量固定在Drake中？
浏览 0提问于2021-11-27得票数 0
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ceres求解器解析导数不起作用
、、、、
template<typename ConcreteOccGridMapUtil>
class getResidual : public ceres::SizedCostFunction<1,3>
{
public:
ConcreteOccGridMapUtil* occ;
DataContainer dataPoints;
getResidual(ConcreteOccGridMapUtil* occ, const DataContainer& dataPoints)
{
this->occ = occ
浏览 16提问于2017-12-27得票数 0
在和method = lm的文档中，options关键字的默认设置如下。
options={'col_deriv': 0, 'diag': None, 'factor': 100, 'gtol': 0.0, 'eps': 0.0, 'func': None, 'maxiter': 0, 'xtol': 1.49012e-08, 'ftol': 1.49012e-08}
关于col_deriv的描述，他们说
col_deriv : bool, optio
浏览 16提问于2017-07-17得票数 1
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因为我们知道自动区分是由tf.GradientTape在Python中实现的，例如：
with tf.GradientTape(persistent=True) as tape1:
func_1 = u(x, y)
d_fun1_dx, d_fun1_dy = tape1.gradient(func_1, [x, y])
del tape1
它可以得到单个输出神经网络的导数。
我有一个神经网络，它有两个输入x，y和两个输出f1，f2。我想得到df1/dx，df1/dy，df2/dx，df2/dy，如何实现这一点？
浏览 8提问于2022-08-03得票数 0
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我尝试了这个计划the来计算BertForMaskedLM的Jacobian，使用jacrev：
import numpy as np
from transformers import BertTokenizer,BertForMaskedLM
import torch
import torch.nn as nn
from functorch import make_functional, make_functional_with_buffers, vmap, vjp, jvp, jacrev
device = 'cuda:2'
torch.cuda.empty_cache()
浏览 9提问于2022-06-20得票数 1
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使用scipy.optimize.curve_fit()获取参数的协变性似乎是一个常见的问题，但是通用的解决方案对我并没有多大帮助。(没有给出一个很好的初始猜测，没有足够的数据点，没有输入一个numpy数组，也没有使用float64)。这重复了我的错误：
x = np.array([103.15, 113.15, 269.3, 273.15, 273.15, 283.15, 290.0, 293.15, 293.15, 296.15, 296.15, 303.15, 303.15, 303.15, 310.0, 313.15, 313.15, 318.15, 323.15, 323.15, 3
浏览 2提问于2020-11-04得票数 0
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tf.gradients似乎也允许计算雅可比，即一个张量wrt的每个入口的偏导数。另一个张量的每个项，而tf.train.Optimizer.compute_gradient只计算实际的梯度，例如一个标量值wrt的偏导数。特定张量或wrt的每一项。一个特定的标量。如果tf.gradients也实现了这个功能，为什么会有一个单独的函数呢？
浏览 14提问于2017-07-27得票数 4
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我试图写一个matlab程序，应该找到一个启示录和一个弯曲的启示录之间的交点。
((x − 4)^2/a^2)+((y-2)^2/2)=1 - equation for elipse
0.4x^2+y^2-xy = 10 - equation for crooked elipse
r = sqrt(10/((0.4*cos(x)^2)+sin(x)^2-cos(x)*sin(x)) - crooked elipse in polar form
fi =-pi:pi/100:pi;
a=4;b=6; % Half axis's
xc=4;yc=2;
xx=xc+a*cos(fi);
浏览 2提问于2015-04-29得票数 3
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1回答
当以旋转矩阵作为参数调用罗德里格斯函数时，它提供了2个结果。
据我所知，返回的第一项是旋转所围绕的矢量，矢量的大小提供旋转的角度。它似乎为(0,360)度的旋转提供了一个范围(0,180)度的数字(以弧度表示)，因此必须有一种方法来确定旋转的符号。你怎么做到的。
作为一个补充性的问题，我理解第二个结果是雅可比矩阵。你是怎么用的？
浏览 7提问于2022-08-25得票数 2
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我为“向量函数的牛顿-拉夫森方法”编写了程序。
假设我有一个函数f(x,y)=(x-y,x+y^2)。雅可比矩阵是[1,-1;1,2*y]。然后我放入r=symvar(jacobian)，为了计算它，我使用subs(jacobian,r,x0)。
如果第一个变量x没有出现，我如何在x0=(0,0)中计算矩阵？
浏览 1提问于2013-01-20得票数 0
我想要将洛伦兹峰拟合到一组数据x和y上，数据很好。其他程序，如OriginLab，完全适合它，但我想用自动化拟合，所以我有以下基于python的代码
我遇到的问题是，scipy.optimize.leastsq返回的最符合我传递给它的相同初始猜测参数，实际上什么也不做。下面是代码。
#x, y are the arrays with the x,y axes respectively
#defining funcitons
def lorentzian(x,p):
return p[2]*(p[0]**2)/(( x - (p[1]) )**2 + p[0]**2)
def resid
浏览 1提问于2012-09-18得票数 4
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我有一个非线性方程组，我需要解成'vars‘(见代码)，并且我正在努力获得它的Jacobian矩阵。
我将我的F定义为F，类似于：
def func(vars):
k0 = 1597.59
k1 = 1597.59
k2 = 1597.59
k3 = 1597.59
kmenos1 = 1597.59
tcabo = 10000
f1max = 2398
f2max = 4796
f3max = 4796
y4 = -30
y_1ref = -3
y_2ref = -4.5
y_3r
浏览 4提问于2022-06-15得票数 -1
1回答
我在stack overflow中看到了一些关于这个主题的帖子，其中大多数都没有任何答案，比如
我的问题是，我一直在使用链接中的这些命令
我想使用以下命令对曲线的执行时间进行基准测试
1)time openssl ecparam -name secp256k1 -genkey -noout -out secp256k1-key.pem
我得到了时间结果，但我不知道这是对应于公钥生成还是共享密钥生成
我也不明白这是用仿射坐标还是用雅可比投影坐标？
有没有办法了解更多？
如果有人以前有过这方面的经验，任何一种建议都会非常有帮助。感谢您的耐心等待，但我无法理解我输入的内容
浏览 1提问于2018-03-25得票数 0
4回答
如何计算反向运动学
、、、
我想知道如何使用反向运动学计算旋转角度。我计划使用这个实时三维动画。有没有人知道一些好的文献，详细介绍了一个具体的解决方案？
浏览 4提问于2010-08-19得票数 35
1回答
我正在用Python编写一个向后的Euler方法，我在编写牛顿部分时遇到了问题。我们被赋予了1e-4的公差，使用这个公差，我在牛顿方法的输出向量中得到了非常小的数字。
这是我的代码：
def Newt(U,x,tol): #takes in matrix, x vector, tolerance
error=np.matrix([[1],[1]]) #set an error matrix of 1,1
while abs(LA.norm(error))>tol:
func=function(U,x) #define a f(x) vector
浏览 1提问于2018-06-12得票数 0
1回答
嵌套优化不起作用
、、
我编写了嵌套优化函数，这些函数不能正常工作。具体来说，我的get_v_1总是返回初始猜测。所有其他功能都能正常工作。
守则的工作方式如下：
1- get_v_1将v和w的初始猜测作为输入。它应该用scipy.fmin_slsqp找到v，这样v就最小化了get_v_函数。
2- get_v_0将来自get_v_1的v作为输入，对于v的值，它找到w，以便w(v)最小化函数w_rss的rss。
第一部分不起作用。有什么建议吗？
def w_rss(w, v, x0, x1, z0, z1):
k = len(x1)
importance = np.zeros((len(x0),len
浏览 1提问于2016-12-16得票数 1
根据docs，如果张量是非标量的(即它的数据有多个元素)，并且需要梯度，则当我们将后向函数调用到张量时，该函数还需要指定梯度。
import torch
a = torch.tensor([10.,10.],requires_grad=True)
b = torch.tensor([20.,20.],requires_grad=True)
F = a * b
F.backward(gradient=torch.tensor([1.,1.]))
print(a.grad)
Output: tensor([20., 20.])
现在，缩放外部梯度：
a = torch.tensor([10.
浏览 1提问于2021-03-26得票数 2
2回答
lmfit Minimizer是建立在scipy.optimize之上的。所以, import lmfit
params = lmfit.Parameters()
params.add('param', ...)
result = lmfit.minimize(fcn, params, method="least_squares") 调用scipy.optimize.least_squares。其中，后者输出OptimizeResult.jac中的雅可比矩阵。但是，当我使用lmfit时，我也可以访问Jacobian吗，或者该信息是否丢失了？
浏览 14提问于2020-03-31得票数 1
1回答
我试图使我的库卡末端执行器达到一个期望的目标，使用控制李亚普诺夫函数。我跟随这篇论文：
李雅普诺夫函数是，是它的偏导数wrt的联合角。
到目前为止，控制器似乎在做一些奇怪的事情--李雅普诺夫函数似乎并没有在任何时候都在减少，assert(V <= prev_V + 0.001)失败了！李雅普诺夫函数似乎是正确的，但我认为这个问题来自于计算偏导数。雅可比的计算在我的头脑中是有意义的(我希望输出在最终的效应器框架中)，但显然有些事情似乎错了：
jacobian = robot.CalcJacobianSpatialVelocity(
context=differential_ik.G
浏览 2提问于2020-05-07得票数 1
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我有两个变量，x和theta。我只想尽量减少对theta的损失，但作为损失函数的一部分，我需要一个关于x的不同函数(f)的导数。这个导数本身与最小化无关，只是它的输出。但是，在PyTorch中实现此操作时，我会得到一个运行时错误。
最起码的例子如下：
# minimal example of two different autograds
import torch
from torch.autograd.functional import jacobian
def f(theta, x):
return torch.sum(theta * x ** 2)
def df(theta,
浏览 3提问于2021-11-12得票数 0
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1回答
我试图在JAX中获得一个简单的参数化函数的Jacobian。守则如下：
# imports
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import random
# simple parameterization function
def reparameterize(v_params):
theta = v_params[0] + jnp.exp(v_params[1]) * eps
return theta
假设我将eps初始化为形状(3,)的向量，将v_params初始化为形状(3, 2)的向量。
key = ran
浏览 2提问于2022-10-01得票数 1
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我通过函数fminsearch使用极大似然法估计参数，但我不知道如何计算参数的标准误差(计算p值)。
这是我的模型代码：
function f = myRegime1(p,y,o)
T = size(y);
x = 0;
xi1 = 0.8;
xi2 = 1-xi1;
LL = 0;
for t = 2:T
k = o(t);
p11 = exp(p(1)+p(2)*k) / (1+exp(p(1)+p(2)*k));
p22 = exp(p(3)+p(4)*k) / (1+exp
浏览 0提问于2013-06-11得票数 3
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2回答
我对自动微分的内部工作原理还很陌生，我读过一些论文和幻灯片，它们指出，使用自动微分可以在线性时间内计算向量雅可比乘积。专门写的：
$e^\top ( \frac{\partial f}{\partial x} )$
可以对O(N)中的任何e进行计算。雅可比矩阵是N-by-N。我认为它是N^2，但我不完全理解自动微分如何降低时间复杂度。
浏览 14提问于2020-04-28得票数 0
我正在使用tensorflow 2.1.0和Keras。利用随机梯度下降(SGD)训练神经网络模型。我想得到雅可比矩阵的输出与可训练参数的NN，(权值和偏差)，在训练过程中的每一个样本。我该怎么做呢？
例如，我有2输出，4输入，2隐藏层，1输出层。两个隐层都有3个神经元，输出层有2个神经元。雅可比矩阵是一个2乘- 35矩阵(2个输出和35个可训练参数).
谢谢。
浏览 3提问于2021-07-21得票数 1
1回答
假设我有f:\mathbb{R}^{d_i}\to\mathbb{R}^{d_o}。让X \in \mathbb{R}^{n \times d_i}和我将f应用到X的每一行，获得Y = f(X) \in \mathbb{R}^{n \times d_o}。我想计算一个张量Z，它被定义为
Z_{i,j,k} = \frac{\partial Y_{i,j}}{\partial X_{i,k}}
用火把。我应该如何定义v来实现这一点？
def get_row_wise_jacobian(X, f):
n = X.shape[0]
d_i = X.shape[1]
浏览 0提问于2020-01-03得票数 2
我试图理解为什么scipy.optimize.least_squares存在于scipy中。该函数可用于进行模型拟合.然而，我们可以使用scipy.optimize.minimize来做同样的事情。唯一的区别是，scipy.optimize.least_squares在内部进行计算，而如果一个人想要使用scipy.optimize.minimize，他/她必须手工计算用户想要最小化的函数内的气平方。另外，scipy.optimize.least_squares不能被认为是scipy.optimize.minimize的包装器，因为它支持的三种方法(trf、dogbox、lm)根本不受scipy
浏览 1提问于2018-03-10得票数 6
我在来自deSolve的R中的ode求解器有问题。
我发现，对于应该总是等于零的变量，求解器给出了非零的中间值。在我开始尝试使用会触发的if(R>0){browser()}之类的测试进行调试之前，它看起来并不是一个问题。
我的密码在下面。提前感谢！
埃伦
library(deSolve)
simpleSIR <- function(t,states,par){
with(as.list(c(states,par)),{
S=states[1]
I=states[2]
R=states[3]
newinfections = beta*I
浏览 6提问于2016-06-06得票数 2
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import math
from scipy.optimize import fsolve
def sigma(s, Bpu):
return s - math.sin(s) - math.pi * Bpu
def jac_sigma(s):
return 1 - math.cos(s)
if __name__ == '__main__':
Bpu = 0.5
sig_r = fsolve(sigma, x0=[math.pi], args=(Bpu), fprime=jac_sigma)
运行上面的脚本会抛出以下错误，
Trac
浏览 11提问于2017-02-16得票数 2
回答已采纳
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我有一个应用程序，我尝试使用Python语言中的OpenCV从同一摄像机的多个视图的运动中构造结构。(OpenCV不是硬性要求，但现在是)。例如:我有16个相机图像要处理，每帧之间有小的运动。在帧(200x200)中，我可以跟踪大约50个特征，并且我想尽可能准确地估计这些特征的相机姿态和3D点位置。 在这一点上，我想使用帧流(来自视频)来改进相机姿势和3D点位置的估计，因为估计姿势和从两个帧三角测量3D点会产生大量噪声。我相信捆绑调整是下一个明显的方向，但我没有发现任何明显的捆绑调整的Python实现可以使用。许多选项(如LevMarqSparse::bundleAdjust())似乎只部分
浏览 39提问于2021-06-22得票数 0
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在“基于物理的绘制-从理论到实现”(第三版)的第14.5.3章中，作者认为一个基于实心角度的概率密度$p_\omega$可以通过$p_\omega$1$ $\theta_i$ ($\theta_i$是$p_{i+1}$的表面法线与向量到$p_i$之间的角度)根据面积将其转换为密度$p_A$。
问题是：$(1)$没有意义。如果$p_\omega$是相对于上半球$\Omega_{p_i}$ $p_i$上的表面测度的密度，那么$p_\omega$从定义上就是一个函数$\Omega_{p_i}\ to $。类似地，如果假设$p_A$是由场景中的所有曲面构建的流形$M$上的表面测度的密度，那么$p_A$
浏览 0提问于2018-09-05得票数 2
所以，在这个问题上，如果我是对的或不对的话，我将非常感谢你的提示和进一步的信息。
要计算固定锚(如GPS)在距离测量上的位置，需要解决三边化问题，例如:非线性最小二乘、几何算法或粒子滤波，这也可以解决三边问题。
由于噪声/误差，结果可能是锯齿状的线->，你可以使用卡尔曼滤波来平滑它。目前为止:粒子计算，卡尔曼平滑。现在：
是否有可能使用卡尔曼滤波器不是为了平滑已经存在的结果，而是解决这样的三边化？
关于粒子过滤器:如何使用粒子过滤器不是解决三边化，而是平滑一个已经存在的结果(例如，用NLLS计算)？
最好和感谢您的任何提示，论文，视频，解决方案等！
浏览 5提问于2017-01-19得票数 2
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我想要创建一个NumPy函数，它在某一点上计算函数的Jacobian，并将Jacobian硬编码到函数中。
假设我有一个包含两个任意标量X = np.array([[x],[y]])的向量和一个函数f(X) = np.array([[2xy],[3xy]])。
此函数具有Jacobian J = np.array([[2y, 2x],[3y, 3x]])
如何编写接收数组X并返回Jacobian的函数？当然，我可以使用数组索引(例如x = X[0,0])来完成这个任务，但是我想知道是否有一种方法可以直接做到这一点，而不需要访问X的各个元素。
我在寻找像这样的东西：
def foo(x,y):
浏览 2提问于2022-03-04得票数 0
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