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# Log
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## 2026.2.5
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- pcc_kinematics.py 中的数学公式用 PyTorch 张量重写，确保梯度可以从 Cartesian 坐标反向传播回 Joint 角度；
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`src/soft_arm_sim/soft_arm_sim/deeplearning/differentiable_pcc.py`
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## 解决 deeplearning 文件夹混乱的问题，按照功能模块进行拆分
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```bash
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src/soft_arm_sim/soft_arm_sim/deeplearning/
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├── __init__.py
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├── checkpoints/ # [存储] 存放训练好的 .pth 模型权重
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│ └── .gitkeep
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├── data/ # [数据] 数据生成器 (PINN 主要是随机采样，但也可能需要验证集)
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│ ├── __init__.py
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│ └── workspace_sampler.py # 用于在机械臂工作空间内随机采样目标点
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├── layers/ # [物理层] 这里存放可微的运动学公式 (PINN的核心)
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│ ├── __init__.py
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│ └── differentiable_pcc.py # == 核心：PyTorch 版的 PCC 正运动学 ==
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├── models/ # [网络] 神经网络架构定义
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│ ├── __init__.py
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│ └── mlp_network.py # 简单的全连接网络
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├── training/ # [训练] 训练脚本
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│ ├── __init__.py
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│ └── train_pinn_basic.py # PINN 训练主脚本
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└── inference/ # [推理] ROS 接口相关
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├── __init__.py
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└── inference_node.py # 加载模型并控制机器人的 ROS 节点
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```
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```bash
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# 运行PINN训练文件
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cd src/soft_arm_sim/soft_arm_sim/deeplearning/training
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export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)/src/soft_arm_sim
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python3 -m soft_arm_sim.deeplearning.training.train_pinn_basic
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