C语言实现贪吃蛇demo3地图规划.c

/*地图规划
大小20X20
地图竖直方向上的边界"|"
地图水平方向上的边界"--"
贪吃蛇的身子"[]"
贪吃蛇的食物"##"
*/

#include <curses.h>

void initNcurse()
{
	initscr();
	keypad(stdscr,1);
	
}

void gamePic()
{
	int hang;
	int lei;
	for(hang=0;hang<20;hang++){
		if(hang==0){
			for(lei=0;lei<20;lei++){
				printw("--");
			}
			printw("\n");
		}
		if(hang>=0 && hang<20){
			for(lei=0;lei<=20;lei++){
				if(lei==0 || lei==20){
					printw("|");
				}else{
					printw("  ");
				}
			}
			printw("\n");
		}
		if(hang ==19 ){
			for(lei=0;lei<20;lei++){
				printw("--");
			}
			printw("\n");
			printw("Bylonghaiyang");
		}
	}
	
}

int main()
{
	initNcurse();
	gamePic();
	
	getch();
	endwin();
	
	
	return 0;
}
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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