养成良好的习惯

本文讲述了作者在五一假期最后一天加班的经历,由于一系列的小意外导致心情起伏不定,最终因为找到了之前以为忘记携带的员工卡而心情转好,并从中领悟到良好习惯的重要性。

     今天是五一假期的最后一天,本来可以休息,由于工作忙,需要加班,早上起来心情不好。上班时间到了,坐上公交,堵车,费了好大劲才到公司,肚子有点饿,寻找一个能够吃早餐的地方。这时突然想起来,员工卡没带,完了,又要坐公交回去了,没有员工卡,进不了门,今天本打算去个早,加班的计划泡汤了(最郁闷的就是自己的计划被打乱)此时心情坏到了极点。突然,本能地打开包看了一下,令人高兴的是,员工卡尽然乖乖地躺在包里面,心情又特别激动,很高兴。更重要的是,突然间,意识到养成一个不乱放东本的习惯多好啊。这只是一件小事,其实养成良好的习惯,有时对人的一生都会产生影响。良好的习惯会避免给自己产生很很多麻烦。

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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