随感

2016年12月15日。

12月18日模电考试。

12月25日交Java课程设计作业

12月27日操作系统考试。

1月7日托福。


最近过着自以为是大学以来学习最刻苦的一段日子,当然,还会继续过下去。但是不知道还能不能保持着那份激情。


其实现在不应该不学习,只是最近过得有点落魄,仿佛提前感受到了参加工作以后漂泊异乡,一事无成的情景。


刚刚,汇编作业验收。两个程序,一个多重循环,改了两次,从使用dx寄存器缓存cx的两重循环,到堆栈实现的多重循环,到根据c语言反汇编出来的程序改写的没有loop,自己实现堆栈的多重循环。给老师验收的时候,却什么都没有说出来,紧张得指屏幕上得数据的时候手都在抖。不禁让我想起大一英语课期末的presentation的时候,脑子一片空白,声音在抖,自己也不知道在说什么。怎么会这样。我可以预见到以后工作的时候,不会邀功,只会干活的我,遥遥望不到前路。


信号处理,我花了一周时间做大作业,有点空闲时间就调试LabVIEW的程序,其中遇到了很多情况,比如组件的安装,程序新老版本的兼容,都是正常轨迹之外的状况,让我焦头烂额,碌碌却又无为。我准备考试不可谓不用心,临近考试的周末两天,除了吃饭,都没有出过门。但是结果真的让我很难接受。


大一的时候,我的高数第一学期就考了六十多分,第二学期努努力,也只有七十多分。从此我对成绩就不是很在意了,不在意,只能是出成绩了不去想,备考还是会尽力。但当我拼命准备,想要为出国的道路奠基的时候,第一门成绩就是一盆冷水,仿佛在嘲笑我,嘲笑我的努力感动了自己,却没有任何成效,让我还是乖乖和别人一样过着考研找工作的生活吧。


刚刚回来,不得不安慰一下自己,在盥洗室,对着镜子,对自己说,你这么帅,不能在学习上也比别人厉害了,总得给别人留点活路吧。有时候,生活总是需要厚着脸皮去过,这样,被生活痛揍的时候,疼痛会少一点,不去在意,继续前行。

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开,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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