CCWGraph::PlotY()该如何调用

xuyongsky 2004-10-18 09:56:53
我想调用这个函数(NI的GRAPH控件,用以给制各种图像,如(正弦波,方波等)),可是总是说类型不匹配,查看了VARIANT,也不知道该如何转换。
void CCWGraph::PlotY(const VARIANT& YData, const VARIANT& xFirst, const VARIANT& xInc, const VARIANT& bPlotPerRow)
{
static BYTE parms[] =
VTS_VARIANT VTS_VARIANT VTS_VARIANT VTS_VARIANT;
InvokeHelper(0xd, DISPATCH_METHOD, VT_EMPTY, NULL, parms,
&YData, &xFirst, &xInc, &bPlotPerRow);
}

以下是对它的定义。
struct tagVARIANT;
typedef tagVARIANT VARIANT;

struct tagVARIANT
{
union
{
struct __tagVARIANT
{
VARTYPE vt;
WORD wReserved1;
WORD wReserved2;
WORD wReserved3;
union
{
LONG lVal;
BYTE bVal;
SHORT iVal;
FLOAT fltVal;
DOUBLE dblVal;
VARIANT_BOOL boolVal;
_VARIANT_BOOL bool;
SCODE scode;
CY cyVal;
DATE date;
BSTR bstrVal;
IUnknown __RPC_FAR *punkVal;
IDispatch __RPC_FAR *pdispVal;
SAFEARRAY __RPC_FAR *parray;
BYTE __RPC_FAR *pbVal;
SHORT __RPC_FAR *piVal;
LONG __RPC_FAR *plVal;
FLOAT __RPC_FAR *pfltVal;
DOUBLE __RPC_FAR *pdblVal;
VARIANT_BOOL __RPC_FAR *pboolVal;
_VARIANT_BOOL __RPC_FAR *pbool;
SCODE __RPC_FAR *pscode;
CY __RPC_FAR *pcyVal;
DATE __RPC_FAR *pdate;
BSTR __RPC_FAR *pbstrVal;
IUnknown __RPC_FAR *__RPC_FAR *ppunkVal;
IDispatch __RPC_FAR *__RPC_FAR *ppdispVal;
SAFEARRAY __RPC_FAR *__RPC_FAR *pparray;
VARIANT __RPC_FAR *pvarVal;
PVOID byref;
CHAR cVal;
USHORT uiVal;
ULONG ulVal;
INT intVal;
UINT uintVal;
DECIMAL __RPC_FAR *pdecVal;
CHAR __RPC_FAR *pcVal;
USHORT __RPC_FAR *puiVal;
ULONG __RPC_FAR *pulVal;
INT __RPC_FAR *pintVal;
UINT __RPC_FAR *puintVal;
struct __tagBRECORD
{
PVOID pvRecord;
IRecordInfo __RPC_FAR *pRecInfo;
} __VARIANT_NAME_4;
} __VARIANT_NAME_3;
} __VARIANT_NAME_2;
DECIMAL decVal;
} __VARIANT_NAME_1;
};
我该如何调用它???
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try876 2004-10-18
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VARIANT是一个结构,可以兼容各种类型
try876 2004-10-18
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比如你要传入参数a
用这样就行啦COleVariant(a)
内容概要:本文系统研究了基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性问题,结合机械臂正向与逆向运动学建模、蒙特卡洛法分析工作空间、笛卡尔空间内的圆弧轨迹生成等关键技术,利用Matlab实现了双臂系统的协同控制与轨迹跟踪仿真。重点探讨了雅可比矩阵伪逆法在解决冗余自由度机械臂逆运动学问题中的应用,深入分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性,并通过仿真实验验证了该方法在复杂任务场景下的有效性、稳定性与鲁棒性,为多臂机器人在工业自动化、精密操作等领域的协同作业提供了理论依据与技术支持。; 适合人群:具备机器人学、自动控制理论基础及Matlab编程能力的科研人员与工程技术人员,特别适合从事机械臂控制、轨迹规划、多机器人协同等方向的硕士、博士研究生及相关领域研究人员。; 使用场景及目标:①掌握基于雅可比伪逆法的机械臂逆运动学求解原理与实现方法;②理解双臂系统在笛卡尔空间中协同轨迹规划的机制;③分析并优化轨迹跟踪过程中的误差收敛性能;④为多机器人系统在复杂动态环境下的高精度协同控制提供算法设计与仿真验证支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,按照文档目录循序渐进地学习,重点关注算法实现细节、仿真参数设置与结果分析部分,同时可进一步探索将智能优化算法或深度学习方法引入轨迹规划与误差补偿的研究方向。

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