Hyderabad杂记

欧洲杯将至,四年一度的足球盛会令人好不期待。

可惜身处印度这个足球贫乏的国度,欧洲杯就好象发生在银河外一般没有任何影响。正巧早上报纸上看到一篇文章,云世界上对足球最不感冒的两个国家,一是印度,一是美国。

印度这个地方,竞技体育最盛行的是卡巴迪和板球。说到板球,可算是印度的国民运动。餐馆里、活动室里但凡有大屏幕,必然是板球的转播。前些日子,某澳大利亚的板球明星访问了Hyderabad的总部,CEO同志还煞有介事地给全球员工发了一封邮件,兴奋之情溢于言辞。

卡巴迪也甚为流行,如果没有记错的话,某届亚运会上该是正式比赛项目。其规则和我们的老鹰抓小鸡有些相似。

在Hyderabad的中心城区湖边,我看到了一处练习板球击球的娱乐场所,这种地方估计在印度常见。一起的印度同事手痒,进去一试,居然十中六七,相当犀利,板球在印度的民众基础可见一斑。

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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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