61、Ant任务参考指南

Ant任务参考指南

1. 引言

Ant的发行版附带了大量HTML格式的文档,涵盖了每个任务的详细信息。为了让读者在阅读时能快速查阅,或在离开电脑时也能翻阅,我们整理了这份Ant任务参考。我们通过自动化流程分析Ant的源代码,直接提取任务细节,生成了这份快速指南,列出了Ant 1.5中的所有任务及其嵌套元素和属性。

2. 参考约定

2.1 任务格式

任务以 <task-name> Brief description of task. 的格式列出,属性按字母顺序排列,子元素也按字母顺序排列,子元素用尖括号 < > 括起来。

2.2 属性和元素类型

所有属性都有类型说明,元素类型仅针对常见数据类型提供。布尔属性的值为 on yes true 时被视为 true ,其他值视为 false 。路径属性接受平台无关的路径,使用冒号 : 或分号 ; 作为分隔符,使用正斜杠 / 或反斜杠 \ 作为目录分隔符。部分任务基于 MatchingTask ,这些任务用星号 * 表示,支持额外的属性和子元素。

3. 常见任务属性

3.1 通用属性

所有任

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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