【调剂】桂林电子科技大学招收电子信息,控制科学与工程, 通信工程专业调剂研究生...

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公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

点击公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

欢迎广大08工学专业考生调剂进我的课题组,电子信息专业,也欢迎往届同学调剂,希望你具有以下能力及兴趣:   
1)熟悉STM32F103/407/429等系列单片机,熟悉通信协议、AD/DA等;熟悉掌握并运用C语言、pcb设计、stm32等,能完成原理图设计和PCB设计,能独立完成2层至4层PCB Layout,   
2)熟悉电气信号干扰,具备线路干扰检测和防干扰处理的能力,
3)拥有电子大赛经验,或实际工程经验,例如全国大学生电子设计竞赛国一、智能车竞赛国一的考生,

课题组拥有较好的实验条件,能帮助同学们发表SCI论文,能向国内著名企业推荐实习机会,鼓励同学们挑战新问题/奖学金,不辜负三年研究生时光。

有兴趣的同学们发简历到邮箱  ly_canghai@sina.com;    长期有效,每年3月份~4月份调剂时节!

信息来源网址:

https://muchong.com/t-15962418-1

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢3ada1d8c0db9a3aa61a60b1d9c13e660.png

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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