PyGobject(九十七)Cairo系列——环状线圈

本示例使用Python和Gtk库创建一个复杂的甜甜圈形状。通过旋转一系列椭圆来实现这一效果,展示了如何利用数学函数和图形库进行2D图形设计。

例子

这里写图片描述

代码:

#!/usr/bin/env python3
# Created by xiaosanyu at 16/7/6
# section 147
TITLE = "Donut"
DESCRIPTION = """
In this example we create a complex shape by rotating a bunch of ellipses
"""
import gi

gi.require_version("Gtk", "3.0")
from gi.repository import Gtk

import math


class PyApp(Gtk.Window):
    def __init__(self):
        super(PyApp, self).__init__()
        self.set_title("Donut")

        self.set_size_request(350, 250)
        self.connect("destroy", Gtk.main_quit)
        darea = Gtk.DrawingArea()
        darea.connect("draw", self.draw)
        self.add(darea)
        self.show_all()

    @staticmethod
    def draw(drawingArea, cr):
        cr.set_line_width(0.5)
        w = drawingArea.get_allocated_width()
        h = drawingArea.get_allocated_height()
        cr.translate(w / 2, h / 2)
        cr.arc(0, 0, 120, 0, 2 * math.pi)
        cr.stroke()
        for i in range(36):
            cr.save()
            cr.rotate(i * math.pi / 36)
            cr.scale(0.3, 1)
            cr.arc(0, 0, 120, 0, 2 * math.pi)
            cr.restore()
            cr.stroke()


def main():
    PyApp()
    Gtk.main()


if __name__ == "__main__":
    main()





代码下载地址:http://download.youkuaiyun.com/detail/a87b01c14/9594728

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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