LOAM代码笔记源码注解见本人的githubscanRegistration.cpp目的：实现激光点云的配准，主要包括点云的预处理、特征提取和配准过程。 功能： 订阅原始点云信息，对每周期点云按线序排列（原始信息是混乱的）。需要计算angle俯仰角和ori偏角，angle负责得出该点云的竖直方向的线序，ori负责的出点云的说平偏转度，两者组合成intensity。处理后的每个点云都有x,y,z,i

丢弃法目的在训练中加入偏差，使得训练更稳定 方法训练时在隐藏层后加一层扰动，在加入噪音的基础上不改变原先的期望。在推理时不使用。 内容讲解 代码123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354import torch from torch impor

梯度爆炸目的限制权重w，防止梯度爆炸 内容讲解 代码1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647import matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d

感知机，多层感知机的实现 权重衰退 梯度爆炸 丢弃法 正则化

感知机是由输入input经过线性变化得到特定输出output(0或1)的结构多层感知机引入非线性层/隐藏层（激活函数） 下面是多层感知机手动实现： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647import torchfrom torch import nnfrom

四足机器人运动学与动力学运动学分析单腿运动学分析正运动学分析概述：已知关节角度，求解足端位置分类：三自由度串联腿，二自由度并联腿。（以三自由度串联腿为例，二自由度并联腿只需要去掉绕X轴的旋转关节,再加上一个电机角度的换算即可）步骤： 建立坐标系 每个关节（自由度）都代表一个坐标系，以此实现腿部活动。如下图所示，可以建立三个坐标系，还有一个机体自身的坐标系 计算变换矩阵 已知三个角度，每个关节对

四足知识树整理（整理中）四足机器人大纲 控制方式：位控，力控，速控作用：控制机器人静止或运动时的平衡状态 运动状态/步态控制 2.1 静态步态2.1.1 trot步态(对角步态) 2.2 动态步态2.2.1 跑步步态2.2.2 飞跃步态 2.3 步态规划 运动执行（和1. 控制方式相关） 3.1 运动学分析3.1.1 正运动学分析3.1.2 逆运动学分析 3.2 静力学分析 3

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