2019年度个人计划

                                                        2019年度个人计划 

今年是个人总结的第三年,首先对2018年个人计划做总结。
     2018年总结:
     职业发展
     1.根据Prism5.0用户手册进行学习,由于手册全英文,看的一知半解。只根据demo程序熟悉了部件、MVVM部分。 
     2.熟悉了SSIS2012环境,并完成了供应室灭菌接口的制作与调试,但只完成了基本功能,缺少日志记录部分 。
     理财规划
     1.今年记账仍然执行不好,只完整记录了2个月时间,其后就松懈了。
      兴趣学习
      1.今年开始接触书法,学习中楷基本笔画,大概保持每1天30个字,耗时1小时左右。
      2.今年阅读《今日天文:恒星:从诞生到死亡》《今日天文:星系世界和宇宙的一生》。
      杂项
      1.今年年中学会蛙泳。
      2.今年学会骑自行车。
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     2019年规划
     职业发展
     1.继续熟悉Prism5.0用户手册,将手册打印纸质文档,对照字典进行翻译,争取在年中完成文档翻译。
      理财规划
     1.按照上年执行情况,今年计划进行4个月记账。
      兴趣学习
      1.继续书法学习,每天保持1小时。   
      游戏
      1.放弃Prepar3D,转战Xplane11。
      杂项
      1.争取在今年完成自由泳学习。
      2.入手捷安特自行车,每天骑自行车通勤。

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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