【调剂】2024年 华南师范大学(211) 招收物理学、光电信息工程、生物医学工程硕士调剂生...

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熟悉以下方向优先考虑:
(1)光学成像、生物光子学交叉领域、激光原理、光电采集处理;
(2)光纤传感器,超声成像、光谱学、声学;
(3)光路整形、空间滤波,光电检测与光电传感器,熟悉Zemax光学设计;
(4)电子电路设计,单片机、STM32、FPGA编程;
(5)熟悉matlab或C++,能够根据数学方法编写算法语言。

信息来源网址:

https://muchong.com/t-16079341-1

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢50fcecf22c05513bdb9e6ca97736cc98.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、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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