文件名称：LocomotionControl：测试运动控制的操场
文件大小：119KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-16 19:27:33
Python
代码组织。 每个子文件夹都有专用的自述文件和其他信息。 控制 两轮差速驱动机器人的仿真和控制代码。 它包括用于生成或加载机器人必须遵循的轨迹，对机器人的物理模型进行建模并控制机器人以使其确实遵循轨迹的代码。 data_wrangling 用于从其他实验室成员获取数据并将其转换为可用于生成RNN训练数据的格式的代码。 它还负责获取跟踪数据并为2WDD仿真和清洗仿真结果生成轨迹。 实验验证 用于验证模型对实验数据的预测的代码。 目前，这涉及跟踪/清理/加载实验数据，并检查根据实验数据在轨迹上运行的2WDD模型的预测 运动学 分析鼠标运动学的代码（例如，提取步骤信息） 神经网络 训练和分析RNN的代码。 培训使用rnn.dataset中指定的数据集，该数据集又从模拟数据的结果中创建数据集。 分析包括可视化和分析RNN动态的代码。