8. 修改个人说明档上方的个人信息

本文介绍了如何利用ANSI控制符实现光标移动和定位,以改变BBS上的文本显示效果。重点讲解了控制符*[2J的作用——清空屏幕并将光标移至左上角,以及这一技巧可能遇到的限制。
  原理跟文中使用彩色昵称一样,仍旧是光标移动和定位,看好相应内容在第几行第
几列,然后把光标定位到那里用新的等长内容覆盖原有内容。

   再介绍一个控制符,*[2J, 作用是清屏,并且光标移到屏幕左上角。说明档以*[2J
开始,一上来就擦除屏幕上所有内容,然后一切就由你自由发挥了。

   不过有的BBS会过滤掉smd里面的特殊ANSI转义序列,那么这招就不管用了 
 
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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