python机器人编程——用pytorch实现六轴机械臂的正向和逆向数值解算，及python算法解析

import torch
 
# 假设已经定义了正向解算和逆向解算的函数
def forward_kinematics(joints_positions):
    # 正向解算逻辑
    pass
 
def inverse_kinematics(target_position):
    # 逆向解算逻辑
    pass
 
# 示例：机械臂关节位置和目标位置的张量
joints_positions = torch.tensor([[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]])  # 单个示例
target_position = torch.tensor([[1.0, 1.0, 1.0]])  # 目标位置
 
# 调用正向解算函数
forward_solution = forward_kinematics(joints_positions)
print("正向解算结果:", forward_solution)
 
# 调用逆向解算函数
inverse_solution = inverse_kinematics(target_position)
print("逆向解算结果:", inverse_solution)

这个代码示例展示了如何在PyTorch中使用假设的正向解算和逆向解算函数。这里的函数只是占位符，实际的解算逻辑需要根据机械臂的物理模型和运动学参数来实现。注意，示例中的张量维度和数据取决于实际情况，可能需要根据机械臂的实际关节数和目标位置的实际维数进行调整。