首页 > TAG信息列表 > 雅克
matlab练习程序（数值雅克比）
数值雅克比本质就是对函数的每一维分别做数值微分，再组合为雅克比矩阵即可。 通常我们做最优化的时候要计算函数的雅克比矩阵，但是如果函数的解析式比较复杂，求其偏导解析解会非常麻烦。 虽然可以利用Mathematica或者Matlab的符号运算进行求解，不过有时候得到的解析解也是很复杂的，再转VINS ---视觉约束的雅克比推导
VINS ---视觉约束雅克比推导 1.注1.1 投影误差公式1.2 投影误差相对于待优化变量的雅克比1.3重投影误差公式1.4重投影误差相对各个待优化变量的雅克比 1.注 高博SLAM 十四讲 P186 中介绍了点的视觉重投影误差相对各个优化变量的雅克比 这儿做一个大概的公式介绍 1.1 投C++实现雅克比行列式
//c++实现雅克比迭代式 #include<iostream> #include<iomanip> #include<string> #include<vector> using namespace std; //函数求数组中的最大值 double MaxOfList(vector<double>x) { double max = x[0]; int n = x.size(); for (int i = 0; i < n; i++关于雅克比矩阵的一些代码
对非线性方程组的数值解法，利用JWFD里面的代码来构造一个算法的话，就是需要雅克比矩阵，就是需要一个求多元函数导数的方法 和一个求矩阵逆阵的算法，然后就是N次循环遍历 节点数量多，问题也不大。。。。。网上只有一元函数的求导算法，多元函数没有机器人学、机器视觉与控制-----MATLAB算法基础 - 笔记
机械臂的雅克比矩阵：表征关节坐标变化率与末端执行器空间速度之间的关系 雅克比矩阵的数值特性：揭示了可操作性的概念，即机械臂能够在不同方向上移动的能力 雅克比的逆矩阵：求解期望笛卡尔速度对应的关节速度 对于过驱动机器人，可以使用零空间运动来让机器人的关节运动，同时不影响末端