Drake中的Autodiff wrt时间
Drake是一个开源的数据流编程库，用于构建高性能、可扩展的科学计算和机器学习应用程序。Autodiff是Drake中的一个功能，用于自动计算导数。wrt时间是with respect to time的缩写，表示相对于时间的导数。
Autodiff wrt时间是指在Drake中使用自动微分技术来计算相对于时间的导数。自动微分是一种计算导数的方法，它通过计算程序中每个操作的导数来实现。在Drake中，Autodiff wrt时间可以用于计算系统动力学模型中各个变量相对于时间的导数，从而帮助分析系统的行为和性能。
Autodiff wrt时间的优势在于它能够自动计算复杂系统的导数，无需手动推导和实现导数计算的过程。这大大简化了系统建模和分析的过程，提高了开发效率和准确性。
Autodiff wrt时间在许多领域都有广泛的应用场景。例如，在机器学习中，Autodiff wrt时间可以用于计算神经网络模型中各个参数相对于时间的导数，从而帮助优化模型的训练过程。在控制系统设计中，Autodiff wrt时间可以用于计算系统状态变量相对于时间的导数，从而帮助设计和优化控制策略。
腾讯云提供了一系列与Autodiff wrt时间相关的产品和服务，例如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习工具和资源，支持在云端进行Autodiff wrt时间相关的计算和模型训练。
- 腾讯云容器服务（https://cloud.tencent.com/product/tke）：提供了高性能的容器服务，可以用于部署和运行Drake和相关的Autodiff wrt时间应用程序。
- 腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了无服务器的计算服务，可以用于快速部署和运行Autodiff wrt时间相关的函数和任务。
通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以方便地进行Autodiff wrt时间的计算和应用，提高系统建模和分析的效率和准确性。
相关·内容
在Drake文档https://drake.mit.edu/doxygen_cxx/group__system__scalar__conversion.html中给出的示例中，我们能够获取关于状态的Autodiff导数(特别是本例中的θ)。有没有一种简单的方法来求时间的导数？我现在的想法是将时间附加到get
浏览 26提问于2021-06-17得票数 1
回答已采纳
基本上，我有一个62个关节的机器人，从URDF加载到drake，这是一个自由的身体(浮基系统)。接下来，我尝试像这样设置AutoDiff环境：上面的代码包含在初始化设置代码中。在对update事件调用的另一种方法中，编写了以下代
浏览 3提问于2021-06-15得票数 1
回答已采纳
我试图在drake C++中计算机械手的$\partial{J}{q_i}$，根据我的搜索，最好的方法似乎是使用自动关闭函数。我无法从我找到的资源中完全理解autodiff方法，所以如果我的方法不够清楚，我很抱歉。我已经利用我的理解，从一些已经问到的问题，在论坛上提到的自动差异以及作为参考。());
//Initialize the q as autodiff
浏览 3提问于2022-04-02得票数 2
回答已采纳
情况 我意识到我一直在编写许多LeafSystem类，这些类对输入数据进行非常轻量级的操作，并将其输出为输出数据。它们都是无状态的，它们唯一的区别是转换函数。std::function<void(const Eigen::VectorBlock<const drake::VectorX<T>>&, Eigen::VectorBlock<drake::VectorX<T>>& )>; “转换函数”可以在这个函数器中
浏览 13提问于2019-05-10得票数 0
1回答
autodiff_diagram = diagram.ToAutoDiffXd()
autodiff_context = autodiff_diagram.CreateDefaultContext()autodiff_plant = autodiff_diagram.GetSubsystemByName("plant") 比方说，我想要有一堆随机的初始化，并且每次都在相同的autodiff图(计算图做这件事最干净的
浏览 48提问于2021-11-04得票数 0
我们尝试解决两个盒子之间的静态平衡问题： static_equilibrium_problem = StaticEquilibriumProblem(autodiff_plant, autodiff_plant.GetMyContextFromRoot(autodiff_context), set())
result = Solve(static_equilibrium_problem.prog()) 并得到了这个错误： RuntimeError:Signed distance queries between shape
浏览 20提问于2021-11-04得票数 2
我在我的ubuntu16.04系列中安装了drake二进制文件，由curl -o drake.tar.gz https://drake-packages.csail.mit.edu/drake/continuous/drake-latest-xenial.tar.gz sudo tar -xvzf drake.tar.gz -C /opt和I find_package(drake</e
浏览 0提问于2018-06-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我想知道是否可以应用boost的自动区分库：返回std::complex<double>值的函数？double c){ return exp(sqrt(std::complex(a, 0.0))) + sin(c);如何使用Boost的a将导数wrt转换到c或<
浏览 1提问于2020-10-23得票数 3
回答已采纳
我正在用SNOPT解决PyDrake中的一个问题，我得到的解决方案看起来很合理，但是当我做result.is_success()时，它又返回了False，所以我希望研究为什么它认为这个问题没有解决。： File "test_drake_distribution.py", line 250, in <module>
infeasible= result.GetInfeasibleConstraints(prog)
浏览 13提问于2022-01-14得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用基本的DrakeVisualizer在中构建一个简单的多体植物系统。但是，对于我的用例，我还希望能够通过物理模拟自动跟踪导数，所以我使用的是AutoDiffXd版本的system：builder = DiagramBuilder_[AutoDiffXdMultibodyPlant(timestep)
brick_file = FindResourceOrThr
浏览 1提问于2021-01-06得票数 1
我试图将我的工厂中模型的位置设置为由我的数学程序生成的状态向量q作为决策变量，以测试该状态是否有效(通过距离查询检查模型是否处于有效位置)。据我所知，这需要将工厂图和场景图连接到基于q类型的适当类型(根据q自动关闭或浮动)转换成图，然后在图转换为autodiff时浮动以进行距离查询。在q类型为autodiff的情况下，将图表转换为autodiff很好，但将其转换为float (为了使query_object.Comp
浏览 13提问于2022-10-17得票数 0
1回答
正如前面提到的here，madness包非常适合R中的autodiff。 现在我想计算一个导数wrt x的导数。如何使用madness完成此操作 更新:实际上在这里我猜它的因素..也许只要把两个导数相乘就可以了？也许只有当x是y的函数时，这才是困难的。
浏览 24提问于2021-11-08得票数 1
回答已采纳
我试图将最初为编写的弹道优化代码移植到Drake中。由于许多原因，TrajOpt不再是我的项目的正确选择，所以我将我的轨迹优化代码移植到Drake。我的所有其他约束都支持AutoDiff (我有一些用于“碰撞概率”的自定义约束，但这些约束提供了一个可在AutoDiff中使用的解析导数)。这会不会降低求解器的性能(例如，必须做有限差分而不是使用AutoDiffXd中
浏览 2提问于2020-05-19得票数 1
回答已采纳
Drake有一个接口，您可以在其中给它一个通用函数作为约束，并且它可以自动设置非线性约束的数学程序(只要它支持AutoDiff)。我有一种情况，我的约束不支持AutoDiff (约束函数执行线搜索以近似某些函数的最大值)，但我有约束梯度的封闭表达式。在我的例子中，数学计算的结果是很难在这个函数上找到一个点，但是一旦你有了那个点，就很容易围绕它线性化。我知道有很多优化库可以让你在可用的时候提供自己<e
浏览 27提问于2020-04-30得票数 0
回答已采纳
我已经成功地在drake中创建了MPB (类型为double)，并设法用方法计算了指定点的数值雅可比。autodiff对象的出现分段故障。
那么，有没有可能计算雅可比的导数值呢？
浏览 44提问于2019-07-23得票数 1
回答已采纳
我正在使用做一个简单的模型，一个弗兰卡埃米卡熊猫机器人手臂，捡起和放置一块砖头。DoDifferentialInverseKinematics(example_auto, v_current, desired_spatial_vel
浏览 15提问于2021-01-14得票数 1
回答已采纳
我想问一个与工作流程相关的问题，如下所示：
1.得到多体系统的机械手方程，2.将其改写为qdd = f(q，u)的形式，3.计算下一状态( x_next )，4.计算x_next w.r.tx和u的梯度我发现最困难的一步是求惯性矩阵的逆，它支持下一步的梯度计算。Drake提供了很多很好的工具，支持double，AutoDiffXd，Symbolic，我们能用它们来完成任务吗？谢谢!这是一个简单的双摆的</em
浏览 1提问于2020-10-28得票数 3
因为我想在drake中使用SNOPT解决程序，所以我想更改为使用预编译的drake。我遵循的例子。但是，我得到了以下错误。/_virtual_includes/.drake_headers/drake/common/autodiff.h:12:10: fatal error: Eigen/Core: No such file我还发现，apps设置不能成功编译drake_bazel_extern
浏览 17提问于2022-09-21得票数 0
回答已采纳
不幸的是，我迷失在非常严格的C++应用编程接口文档中。你能帮助将下面的代码转换成C++版本的教程吗？非常感谢!import pydrake.math as drake_math m = sym if x.dtype== object else np # Check type for autodiff
浏览 11提问于2021-01-23得票数 0
回答已采纳
1回答
下面是我的想法：autoDiff :: Floating a => (Dual a -> Dual a) -> a -> a现在以sin为例，下面是我得到的结果：sin :: Floating a => a -> a
浏览 5提问于2018-08-01得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
