TPE（Tree-structured Parzen Estimator），是一种基于树结构的贝叶斯优化算法，用于解决黑盒函数的全局最优化问题。在每次试验中，对于每个超参，TPE 为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型 l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型 g(x)，选择 l(x)/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。通过这种方式，‍。

Python代码import cv2import numpy as np# 定义棋盘格的尺寸size = 140# 定义标定板尺寸boardx = size * 10boardy = size * 7canvas = np.zeros((boardy, boardx, 1), np.uint8) # 创建画布for i in range(0, boardx):for j in range(0, b

参考：蘑菇书-《EasyRL》方程贝尔曼方程表示了当前状态与未来状态的迭代关系，也称为动态规划方程，公式如下：参数解释：s′：未来的所有状态；s：当前状态；R(s)：当前状态所获得的奖励；γ：折扣因子，用来折扣未来的奖励；V(s′)：未来某一状态的价值；p：从当前状态到未来某一状态的概率。解法可以把贝尔曼方程写成矩阵的形式，通过矩阵运算求解，但状态很多的话很难求解，只适用于很小量的马尔可夫奖励过程

本系列教程共四节，环境为：官方文档上的教程，从moveit1的melodic到moveit2的foxy基本一致，但是从最新的humble开始有了很大的变化，其中之一便是 lambda表达式 的广泛使用。本节为教程的第一节，前提是需要完成上一节安装教程包的内容，可以看我的这篇博文：https://blog.csdn.net/qq_43557907/article/details/125636298四

引言本篇文章是记录我个人在学习机械臂时的一些想法，如果各位有发现某些错误，麻烦在评论区批评或指出，我会第一时间改正，谢谢。（后续更新：轨迹规划与Python移植。）一、MDH建立：对于某宝上常见的5DOFs机械手臂，应用MDH参数可建立如下坐标系：Frames:MDH参数表：ialphai-1ai-1dithetai1000theta12-pi/200theta230L20theta340L30t

本系列教程共四节，环境为：Ubuntu22.04ros2-humbleMoveIt2-humble官方文档上的教程，从moveit1的melodic到moveit2的foxy基本一致，但是从最新的humble开始有了很大的变化，其中之一便是 lambda表达式 的广泛使用。本节为教程的第二节，会介绍一个工具（moveit_visual_tools），它能够通过在 rviz 中呈现可视化，从而帮助你

TPE（Tree-structured Parzen Estimator），是一种基于树结构的贝叶斯优化算法，用于解决黑盒函数的全局最优化问题。在每次试验中，对于每个超参，TPE 为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型 l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型 g(x)，选择 l(x)/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。通过这种方式，‍。

TPE（Tree-structured Parzen Estimator），是一种基于树结构的贝叶斯优化算法，用于解决黑盒函数的全局最优化问题。在每次试验中，对于每个超参，TPE 为与最佳目标值相关的超参维护一个高斯混合模型 l(x)，为剩余的超参维护另一个高斯混合模型 g(x)，选择 l(x)/g(x)最大化时对应的超参作为下一组搜索值。通过这种方式，‍。