各厂商SDK和模拟器下载地址

本文汇总了主流手机厂商对J2ME的支持情况及SDK下载地址。Nokia有专门网站提供SDK和文档;Siemens提供SDK,模拟器需独立安装;SonyEricsson、Motorola、SamSung、NEC也都提供了相应SDK及下载地址。

1、  Nokia

Nokia不愧为手机行业的老大,对于j2me的支持也是一流的,有专门的网站提供SDK和各种文档说明。

网址是:http://forum.nokia.com.cn/sch/index.html

2、  Siemens

Siemens对于J2ME的支持也不错,它提供了SDK,模拟器需要独立安装。下载地址如下:

https://communication-market.siemens.de/portal/main.aspx?LangID=0&MainMenuID=2&LeftID=2&pid=1&cid=0&tid=3000&xid=0

3、  SonyEricsson

SonyEricsson SDK以及自己的模拟器,下载地址为:

http://developer.sonyericsson.com/site/global/docstools/java/p_java.jsp

http://mobilityworld.ericsson.com.cn/development/download_hit.asp

4、  Motorola

Motorola提供了专门的SDK,内部包含模拟器,下载地址为:

http://www.motocoder.com/motorola/pcsHome.jsp

5、  SamSung

SamSung也提供了专门的SDK和模拟器,下载地址为:

http://developer.samsungmobile.com/eng/front_zone/bbs/bbs_main.jsp?p_menu_id=1500

6、  NEC

NEC也提供了集成模拟器的SDK,下载地址为:

http://www.nec-mfriend.com/cn/

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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