硬件大熊原创合集(2024/06更新)

2024-06月份更新篇章:

智能开关电源篇——AC-DC环路布局

2024广州光亚展参展记录

    2024年已经过半,这半年中花了大量的时间打造硬件大熊新的硬件产品,导致投放在撰写公众号文章的精力上少之又少。好在现在精力又开始聚焦,接下来会有更多的精力倾斜到公众号上。

    上半年对AI做了重点关注,新的人机时代,初看是技术问题,其实细看全是关于人的问题,分享如下关于信息商的言论(来自:韦青 微软中国公司首席技术官)给各位,看是否能给你带来共鸣——

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    下半年,继续努力开发新产品、坚持写文章,期待在积累到足够多的产品实战经验与文字输出之后,能汇总梳理成一本PDF书籍分享给各位。

——硬件大熊原创合集——

电路分析

专题系列

开关面板

NFC设计

声学

传感器设计

Smith圆图

智能门锁

慧屏

高速信号PCB设计

工艺制程

设计美学

测试分析

算法思维

器件选型

工具

工程师的思考

原创不易,若有转载需求,务必告知

如果我的文字对你有所启发或帮助,

点赞\转发”是对我最大的支持

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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