MicroTeam每周工作总结(1)

团队进展与挑战
本周团队成员面临Individual Work和Homework#1的截止日期,部分成员因准备托福考试及项目紧张而感到压力。Liuhang表现出色,协同Hui完成了Homework#1的大部分工作。团队普遍缺乏写博客的习惯,下周重点将是完成首个团队项目PairWorkI。

本周individual work和Homework#1截止。Gaoyao和Song准备托福考试,所以表示压力很大。Cuiling和Zhongbo项目很紧,亦然。Liuhang很赞,协同Hui,完成了Homework#1的大部分工作。

因为MicroTeamer都没有写博客的习惯,所以每周博客的完成情况很糟糕。同样的事情发生在阅读书籍上。。。这周很期待

下周的重点工作是完成PairWork I。这是第一个团队项目,希望MicroTeamer能一举把它摘了

这周的工作总结很勿勿,没有深入每个队员。下周再见~

 

MicroTeam

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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