琐碎事情

有时候我在想,能不能用线程和进程机制,进行管理并行运算。

1. 首先对于一个大型的APP,它可以被分割成很多很多的模块,每个模块可以有‘ASIC’进行执行。

2. 对于‘ASIC’,我的想法就是一个个的IP核。


所以关键的地方就是在于程序与硬件之间的交互

1. 通过编译器进行‘翻译’?

2. 通过User进行设计调用?


不知掌握核心结构的Altera为何与OpenCL组织合作,难道仅仅是想通过改组织帮助自己一把,之后自己重新进行定义并行时代?


看了DE4-530能够运行OpenCL,心潮澎湃,也就是说不必在使用复杂的逻辑设计语言进行逻辑设计,以后程序员只需要进行软件的设计,就能够发挥出FPGA的优势,

呵,这不就是我所期待的?


呵呵,路还有很长,慢慢走……


稳着


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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