3、MATLAB编程实用技巧与操作指南

MATLAB实用编程技巧指南

MATLAB编程实用技巧与操作指南

1. 数据存储目录定位

在使用MATLAB时,工具箱中的各种演示和功能会生成大量数据文件,这些文件可能分散在文件系统的各个角落。而且由于代码需要在多个工程师之间共享,不能使用计算机上的绝对路径。

解决方案

使用 mfilename 函数将文件保存到生成文件的同一位置,或者定位到相对于文件位置的专用数据目录。

操作步骤

  • 将输出的mat文件保存到与函数或脚本相同的位置
thisPath = mfilename('fullpath');
thisDir = fileparts(thisPath);
save(fullfile(thisDir,'fileName'),x,y);
  • 将输出保存到专用目录
thisPath = mfilename('fullpath');
prevDir = fileparts(fileparts(thisPath));
dataDir = fullfile(prevDir,'DataDir','fileName');
save(fullfile(dataDir,'fileName'),x,y);
  • 打印图像时 :可以使用 <
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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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