日记8/12

日记8/12

首先吐槽一下这个csdn博客,很多内容不能发,会被禁。
还有就是封号必须找管理员,回收站误删也要找管理员,管理员好忙啊==

日记内容
今天睡到了九点半,因为没有闹铃,起的迟。
结论:以后还是要设置闹铃。
然后去吃某某亲戚女儿的饭,升学宴。
结论:无聊。
下午找了个组织,两位学姐,大三学姐,文科妹子,很可爱,一个是海南大学的。三个人组成了一个队伍,一个群。每天会有阅读任务,阅读完成之后要做思维导图或者笔记,然后上传到群里,这个阶段的书是《社会语言学》和一位学姐推荐的但是一直没读的《金字塔原理》。有了两位可爱学姐的监督应该会在这个月,读完这两本书,就这十七天。
结论:自律需要量化任务和别人的监督。

后期的安排
首先要对剩下的在家里的假期进行安排
1、java
2、补考
3、读书
4、算法

后期安排的方法论:以后每天晚上都对第二天的任务进行安排,涉及上面的四个任务,每天学习时间为七小时,时间精度为二十分钟(没必要对自己太狠,都暑假了)。

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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