17、赛博助手虚拟设备:按需访问生产网格

赛博助手虚拟设备:按需访问生产网格

1. 中介服务与赛博助手外壳

中介服务是网格与客户端库之间的桥梁,它提供不同的功能并包含应用逻辑。由于服务与客户端的分离,赛博助手外壳得以开发。赛博助手外壳是一个方便使用网络基础设施的系统外壳,包含四个高级设计组件:对象管理、网络基础设施后端、命令行解释器和服务。

2. 赛博助手虚拟设备的创建工具

为了帮助用户专注于工作并让无经验的用户也能使用赛博助手,创建一个大部分可自动配置的虚拟设备是个不错的解决方案。以下是两种常用的创建工具:
- VMware Studio :由VMware提供的工具,本身也是一个设备。可通过Web界面轻松配置设备,步骤如下:
1. 配置“虚拟硬件”,如内存、硬盘、网络。
2. 选择操作系统(需提供所选操作系统的ISO镜像,默认仅支持少数操作系统)。
3. 配置应安装在虚拟机上的软件,可选择安装介质(.iso)上可用的软件包,将自动安装。
4. 设置目标机器和目录,设备将复制到指定位置。还能在指定且配置正确的VMware服务器上自动启动创建的设备。创建的虚拟机由vmx和vmdk文件组成,可与支持这些格式的任何虚拟机管理程序解决方案一起使用(如ESX、VMware Workstation等)。
- VMBuilder :基本上是一个基于Ubuntu自动创建可用虚拟机的脚本,是JeOS 8.10(Ubuntu: Intrepid Ibex)的一部分。除了用于配置设备的Web界面外,它提供与VMware Studio相同的功能。配置通过一些配置文件完成,本地机器无需ISO镜像,会自动从互联

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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