1) Generalized Jacobian
广义雅克比矩阵
2) Generalized Jacobian matrix
广义雅可比矩阵
1.
Second,an effective algorithm for controlling continuous motion trajectory and calculating generalized Jacobian matrix is developed for SR.
首先基于地面机器人雅可比矩阵的思想和D-H法,建立了适用于空间机器人的运动学模型;其次研究了空间机器人的广义雅可比矩阵计算及其连续运动轨迹控制的有效算法;最后通过计算机仿真验证了所提出算法的有效性。
2.
This paper builds a kinematics model of the dual arm six degree of freedom space robot,and deducts the generalized Jacobian matrix which describes the relationship between the motion rate of manipulator end and the rotation rate of joints based on this model.
本文建立了双臂六自由度空间机器人的运动学模型 ,基于此模型 ,推导出描述机械手末端运动速度与各关节运动速度关系的广义雅可比矩阵 (GJM) 。
3) Jacobian matrix
雅克比矩阵
1.
Improvement and application of Jacobian matrix for 2D resistivity sounding fast inversion;
二维直流电测深反演中雅克比矩阵算法的改进及应用
2.
The condition number of Jacobian matrix is analyzed to study the dexterity of 5 UPS/PRPU five degree of freedom(5 DOF) parallel mechanism.
针对一种新型五自由度并联机床机构利用雅克比矩阵的条件数作为衡量机构灵巧度的指标,考虑到线速度与角速度和力与力矩的不同量纲,分别给出了不同的灵巧度指标,分析了它们在工作空间内的分布情况,为该机床的设计和实用化奠定了理论基础。
3.
Aiming at this parallel mechanism,the kinematics equation was established,and the Jacobian matrix of the mechanism was presented.
针对该并联机构,建立了运动学方程,给出了机构的雅克比矩阵;详细描述了该机构动平台能够实现A向±90°偏转的机构设计过程,并基于遗传算法,以机构的灵巧度为目标对机构进行了优化。
4) Jacobian matrix difference
雅克比矩阵差分
5) image Jacobian
图像雅克比矩阵
1.
This method didn t need robot kinematics and camera model,the image Jacobian was estimated using the recursive least squares algorithm,the robot system was controlled by variable structure control theory to the design of the controller.
在该方法中不需要机器人及摄像机模型,图像雅克比矩阵的计算采用最小二乘估计,机器人系统采用变结构的控制理论设计控制器;而后用李亚普诺夫方法对其进行了稳定性分析,结果证明系统能够渐近稳定。
6) Constant-Jacobian Matrix
常雅克比矩阵
补充资料：雅可比矩阵
以m个n元函数uj=uj(x1,x2,...,xn)(i=1,2,...,m)的偏导数(j=1,2,...,n)为元素的矩阵
如果把原来的函数组看作由点x=(x1,x2,...,xn)到点u=(u1,u2,...,um)的一个变换T,则在偏导数都连续的前提之下，u随x的变化由相应的微分方程组
来描述。这是一个关于微分的线性方程组，其系数矩阵便是雅可比矩阵(J)，因而可写成矩阵形式
这隐含着(J)具有微分系数的某些性质,类似于一元函数的导数。而在m=n=1的情形,它又恰好是一个一元函数的导数；所以它也是一个一元函数的导数到m个n元函数的一种推广。因此，(J)作为微分系数或导数的推广,有时也被当作变换T的"导数"看待并记为T┡(x)=(J)。
变换T的进一步的数量描述需要雅可比行列式。
如果把原来的函数组看作由点x=(x1,x2,...,xn)到点u=(u1,u2,...,um)的一个变换T,则在偏导数都连续的前提之下，u随x的变化由相应的微分方程组
来描述。这是一个关于微分的线性方程组，其系数矩阵便是雅可比矩阵(J)，因而可写成矩阵形式
这隐含着(J)具有微分系数的某些性质,类似于一元函数的导数。而在m=n=1的情形,它又恰好是一个一元函数的导数；所以它也是一个一元函数的导数到m个n元函数的一种推广。因此，(J)作为微分系数或导数的推广,有时也被当作变换T的"导数"看待并记为T┡(x)=(J)。
变换T的进一步的数量描述需要雅可比行列式。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条