开贴记

经过这次的疫情,让自己从内心的最深处认识到,一个人有理想就要趁早去完成,否则出现意外就可能永远成为了遗憾,所谓时不我待,悔之晚矣。

疫情前期我哥发给我一个清华大学的慕课APP,是清华大学的正式课程,几乎都是免费。看到里边的内容后,就仿佛在黑暗的摸索中找到了一点点亮光,彻底点燃了自己内心里的那团火(不由自主的想到了酱爆(⊙﹏⊙)b),感觉新世界就在眼前。

过去一直想着从事码农的工作,但事无定数,最终走上了另一条人生轨迹。不过我非常非常感激现在的工作,虽然平时也忙的不得了,但是同时也给了自己很大的提升空间。工作的历练不断提升自己处理各种问题的能力,增进自己对方方面面的认识,工作之余也有时间不断学习,丰富自己的知识体系,完善自己的思想。当然最重要的,是给了自己一个物质基础,能让自己有时间和精力去做自己想做的事情。

优快云的账号是9年前注册的,一直没想清楚用来做什么,疫情期间在回顾C++的过程中因为不断写代码,有一天突然想到可以用优快云记录自己的学习过程,也能由此来鞭策自己,因此便有了这篇《开贴记》。希望这篇仪式意义大于实际意义的帖子能够时刻提醒自己不要忘了为什么出发,更不要忘了自己前行的方向。说的再多也不如立刻去做,此篇到此结束,接下来看行动。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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