武功秘笈-出发

    又要出发啰!似乎已经习惯了周末、节假日清晨的这种出发,这种充满着轻松和快乐气氛的出发,这种对未来两三天的行程满怀期盼,甚至有点迫不及待的出发。五月一日早上七点十分,十五个人装进两部车子,然后驶向漳龙高速,开始了这个五一的武功山之行。
    离开漳龙高速,车子驶上319国道,在即将进入江西的长汀路段,一路瞎聊的大家发现,车上只有星云TX是江西的,而车一进江西境内,遇故知就转过头来对着星云说:“江西啊,问你个事。”适应得还真快啊!江西是片红色的土地,首先到达的是红都瑞金,大街小巷迎风飘扬的红星红旗有些老旧,看来有段时间了,并非五一节日才插上的。
    真巧,同样的线路,同样的时间,去年的某一顿午餐也是瑞金吃的,从那时起就对江西的辣有些怕怕。午餐后,从瑞金取道323国道到达赣州,上高速到吉安,然后是安福,严田,杨溪,钱山。从严田到杨溪这段路提供超级按摩服务,车子每颠簸一下,心血TX就带领其他几个同学大叫一声“呕!耶!”(心血每次上Q群都先发那张“呕!耶!”的图),不过每“呕!耶!”一次,车主加司机大象TX估计都偷偷的呕出一口血!钱山上三天门的路是山路,路面都是石头,着实难行。车灯照射下一只野兔在路中央蹦蹦停停,睡眼惺忪的TX们兴奋了一把,口水流了一车,再无睡意。
 
武功山,我来了!
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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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