2009-02-20

      今天翻出来了一本实验心理学的书籍,早上看了一下,那么厚。。。很厚道,看了一下还蛮喜欢的,记得好像是地震期间买的吧,当时是学校义卖,随便给的钱。明天呢也不想做什么事情究竟看看书吧,喜欢了又来网上逛一下,准备背一篇文章,记忆力越来越差了。再不磨就锈死了,总觉得这么忙下去太有点那个了,人还是要进步,不管是专业技能还是业余爱好等等。实在没有事情就去跑步打球,很好的消遣,邀一堆认识的人疯。。。可惜是在梦里了,哈哈。

      今天买了两支笔,我现在总觉得奇怪,难道中性笔的墨水也会蒸发哇?记得买没有怎么用墨水就不见了。嘿嘿。。。开玩笑的,其实说真的我也没有怎么写过,有的是丢了,有的的确是写完了吧。看到今天买的两支也要好好的用了,和书和笔做朋友能得到很多。。。墨水也是一种水,能止渴。

     心电话号码今天也开始启用了,选到的是一个自己生日结尾的电话号码,虽然花了40块钱,还是值得了,平时省一点点就可以。呼呼,准备睡觉了。晚安中国,晚安世界,晚安我的主。

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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