Генерировать выборочные ошибки позиционирования с заданной статистикой [закрыто] ⇐ Python

[Anonymous]

Гистограмма на рисунке 11 показывает, что в большинстве тестовых случаев ошибки позиционирования были менее 4 мм, а в некоторых случаях ошибки позиционирования были более значительными — примерно до 7 мм. Эти результаты**

Код: Выделить всё

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generate sample positioning errors with the given statistics
errors = np.random.normal(2.14, 1.45, 100)

# Create a histogram plot
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.hist(errors, bins=20, edgecolor='black')
plt.xlabel('Positioning Error (mm)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Distribution of Robot Positioning Errors')
plt.show()

указывают, что предлагаемый подход RL может эффективно оптимизировать траектории для удовлетворения требований точного позиционирования при выполнении задач по подбору и размещению в складских средах.
Чтобы Для дальнейшего анализа характеристик позиционирования ошибки позиционирования сравнивались с эталонной траекторией, созданной с использованием традиционного решателя обратной кинематики и метода оптимизации траектории. В таблице 6 представлено сравнение траекторий агента RL и эталонных траекторий.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/786 ... statistics