借鉴Craig 的《机器人学导论》第六章（动力学）牛顿-欧拉（Newton-Euler）内推法本文主要是为了梳理一下那个又长角标又多的内推公式到底在做什么。

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本文介绍了Cyclone DDS的关键C API(ddsc)及其组合应用。主要内容包括：1) 核心实体如Domain Participant、Topic、QoS的创建与配置；2) 数据读写操作，包括轮询和等待两种接收方式；3) 四种典型节点创建模式：纯发布者、纯订阅者、收发节点和请求/应答模式。重点说明了如何通过组合不同API来构建各种通信节点，并强调了内存管理、QoS策略设置等关键细节。文章为快

本文参考Craig 的《Introduction to Robotics（机器人学导论）》Craig 的 MDH 方法特别适合处理树状结构（分叉）的机器人，因为它的坐标系是固连在连杆上的，且原点通常位于连杆的前端（即关节的位置），而标准 DH 的坐标系固连在连杆上但原点在连杆的后端（关节i1i+1i1在 Craig 的 MDH 中，变换是从坐标系i−1\{i-1\}i−1到i\{i\}i。参数的下

本文参考Craig 的《Introduction to Robotics（机器人学导论）》Craig 的 MDH 方法特别适合处理树状结构（分叉）的机器人，因为它的坐标系是固连在连杆上的，且原点通常位于连杆的前端（即关节的位置），而标准 DH 的坐标系固连在连杆上但原点在连杆的后端（关节i1i+1i1在 Craig 的 MDH 中，变换是从坐标系i−1\{i-1\}i−1到i\{i\}i。参数的下

创建一个符合Gymnasium规范的env类，继承自gym.Env，在构造函数中实现：p.connect()连接到pybullet，设置物理参数：重力方向、大小、仿真步长加载地面加载robot的URDF，并设置初始位置和方向定义 action_space和observation_space，设置随机种子至少实现方法observation / reward / reset / step在 reset

在典型的监督学习（比如图像分类）中，学习率过大通常导致的是损失值震荡或发散，但很少会“彻底学坏，再也回不来”。然而，在强化学习中确实有“越学越坏”的可能性，我们称之为“策略崩溃”。其根本原因在于数据分布的性质不同：监督学习的数据是固定的、独立于模型的，而强化学习的数据是由智能体自己探索生成、与当前策略紧密相关的。这个区别导致了一个危险的恶性循环反馈（Vicious Feedback Loop）。

摘要： IDL文件应按功能模块拆分组织，避免单一庞大文件。以robot_types.idl为例，IDL语法通过module定义命名空间，struct封装数据结构，支持基本类型（如uint32、float）和嵌套结构体。关键工具idlc可将IDL转换为C/C++头文件和类型描述符，建议集成到CMake实现自动化构建。核心流程：定义数据→编译生成代码→集成构建→调用类型描述符使用DDS功能。

上述提到的变量uwTickFreq（值来自宏HAL_TICK_FREQ_1KHZ==1），即让SysTick每1ms溢出一次。各种算法需要的采样时间、外设模块需要的延时时间、测试所需的延时时间等，都可以使用SysTick。我们也可以直接调用SysTick->LOAD和SysTick->VAL，来。使滴答定时器正好1s把SystemCoreClock计完，然后溢出。HAL_Delay()函数会调用滴

总而言之，我们的开发，从亲自调用螺丝铝杆电动机造车，变成了找一个机械员工，告诉他需求，然后让他完成整个任务，当你需要知晓该任务的信息时，问他就完事了（狠狠地鞭策机械！这也是为什么现在火爆的开发语言基本是面向对象的，而不是面向过程的，这也在很大程度上降低了开发门槛。较少的寄存器，让初学者更好地把握与单片机交互的感觉，要和纯软件的“黑窗口”交互区别开来。换句话说，整个串口的功能都被整合到了一个“结构体