【无标题】

Day03:

循环:

循环需要有三个条件:初始化的值 循环的条件 终止条件

  1. while循环

语法格式:

while(条件){

语句体

}

        执行流程:轮到执行while后,先判断括号的条件是否为true或者false。true执行语句体,false 不执行语句体,继续往下执行代码。执行语句体之后,又判断条件是否为true。然后再去执行语句体。直到条件为false。结束循环。

        2.do-while循环

语法格式:

do {

语句体

}while(条件);

        执行流程:代码先do关键字开始执行大括号里面的语句体。然后去判断while后面的条件,如果条件为true的话,回到do 再次执行语句体。再次判断条件一直循环下去,直到条件为false,循环结束。

        while和do-while的区别。

(1)while用的额偏多,do-while几乎不用,在以后开发中。

(2)while循环先判断条件是否成立,条件不成立,就不 执行语句体

do-while 循环先执行语句体,然后再判断条件是否成立

        3.for循环

语法格式:

for(表达式1;表达式2;表达式3){

语句体

}

        执行流程:先执行表达式1,再执行表达式2 条件为true或者false 如果判断为true执行语句体,再执行表达式3继续再执行表达式2 判断是否true 或者false。如果为true则继续循环,false则不再循环。

        4.嵌套循环

语法格式:

for(表达式1;表达式2;表达式3){

for(表达式1;表达式2;表达式3){

}

}

        第一个循环控制有几行

        第二个循环控制有几列

注意:嵌入循环多用于有规律的案例,重点在于找规律。

 

 

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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