11、嵌入式设备TINI的Slush命令行环境使用指南

嵌入式设备TINI的Slush命令行环境使用指南

1. 相关包介绍

在开发嵌入式互联网设备时,有几个重要的包值得关注:
- com.dalsemi.tininet.icmp :提供了一个实现ICMP(ping)回显请求服务器的类,详细信息可参考 Internet Control Message Protocol
- com.dalsemi.tininet.ppp :提供了一个实现点对点协议(PPP)的类,用于通过串行链路提供IP数据包传输,详细信息可参考 The Point-to-Point Protocol
- com.dalsemi.protocol :提供了用于处理服务器协议、头信息和URL的类。

2. Slush简介

Slush是由Dallas Semiconductor提供的TINI命令行shell环境,类似于简单的类UNIX shell。在TINI的默认配置中,Slush被加载到闪存ROM的第7存储区,当TINI上电时,它会作为默认程序运行。

Slush提供了一系列与TINI固件交互的命令,主要用于开发和在TINI上运行交互式会话,但它并非TINI的必要组成部分。当应用程序开发完成后,可以将其加载到第7存储区来替代Slush运行,也可以从Slus

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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值