@泗水_2e9a 书本上的例子我验证了是对的，不过书本上的例子都是转动关节的，然后我这面也用机器人工具箱，对特定数值的角度、角速度、角加速度对应的逆动力学的数值进行了验证，你也可以试一下，用你的符号结果去计算特定的数值，然后和机器人工具箱或者ADAMS这样的软件去对照，方法很多
机器人动力学方程（二）：拉格朗日法1、拉格朗日法 拉格朗日法是一种基于能量的动力学方法，从拉格朗日函数L（系统动能和势能的差值）出发来建立机器人动力学方程： 应用于机器人动力学模型推导（详细过程可参考霍伟编写...
@泗水_2e9a 推荐你先找最简单的两或三自由度的，带平动关节的，如果用这个程序输出的结果和书本对得上的话，再去做多自由度的，然后还可以用机器人工具箱验算一下结果
机器人动力学方程（二）：拉格朗日法1、拉格朗日法 拉格朗日法是一种基于能量的动力学方法，从拉格朗日函数L（系统动能和势能的差值）出发来建立机器人动力学方程： 应用于机器人动力学模型推导（详细过程可参考霍伟编写...
缺少的函数在这！！！
菜鸟一个，根据up给的提示写的，大概对了一下，顺便说一句，这个up是真厉害
%m -- mass 连杆质量
%mcm -- mass center matrix 连杆质心坐标组成的行向量
%itm -- inertia tensor matrix 连杆相对自身质心坐标系的惯性张量矩阵
function J = jmatrix(m,mcm,itm)
J = [ (-itm(1,1)+itm(2,2)+itm(3,3))/2, itm(1,2), itm(1,3), m*mcm(1);
itm(1,2), (itm(1,1)-itm(2,2)+itm(3,3))/2, itm(2,3), m*mcm(2);
itm(1,3), itm(2,3), (itm(1,1)+itm(2,2)-itm(3,3))/2, m*mcm(3);
m*mcm(1), m*mcm(2), m*mcm(3), m ];
end
机器人动力学方程（二）：拉格朗日法1、拉格朗日法 拉格朗日法是一种基于能量的动力学方法，从拉格朗日函数L（系统动能和势能的差值）出发来建立机器人动力学方程： 应用于机器人动力学模型推导（详细过程可参考霍伟编写...
前言 最近在学习深度学习，在编写Auto Encoder提取隐含层的输出值时发现，使用MATLAB中自带的sim函数计算得到的神经网络输出值与自己手工计算的前向传播输出值不符...
