纪念博客开通第一天

今天是正式工作的第一天,也是开通博客的第一天。
之前一直看到有大牛们推荐我们这些新人写技术博客,但是苦于没有机会,没有经历,所以一直空有热血却没有付诸行动。

直到今天,终于下决心开始这段博客的更新之旅。

开通这个博客的初衷有两点:

其一,需要一个空间,能够让程序猿的我从繁杂的代码工作中解脱出来,冷静下来。
其二,需要有个地方,能够让我记录下平时工作中的疑惑,和收获。

我不知道这个博客的更新频率,但我保证有时间就过来写写,不管是一些工作中的收获,还是一些心情感悟,我都尽可能的在这里记录下来。
同时,我还会把平时解决问题时从网上找到的优秀的解决方法、一些优质的技术文章,以及一些大牛的职业感悟转载过来,留作日后细细评味。

我相信不久的将来,当我回首这个博客,从开始的java萌新到后来不知道什么样的成就,这一篇篇文章必将是我最珍惜的回忆,和最宝贵的财富。

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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