41、Java编程语言:特性、版本与致谢

Java编程语言:特性、版本与致谢

1. 版权与许可

1.1 版权信息

2006 年,Sun Microsystems, Inc. 拥有版权。其地址位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市网络环路 4150 号,邮编 95054。所有权利保留。美国政府使用、复制或披露相关内容需遵循 DFARS 252.227 - 7013 (c)(1)(ii) 和 FAR 52.227 - 19 的限制。

1.2 许可授予

Sun Microsystems, Inc. 授予用户一个全额付费、非独占、不可转让、永久、全球范围的有限许可(无再许可权),基于其对实现本规范至关重要的知识产权。该许可允许并仅限于创建和分发本规范的净室实现,需满足以下条件:
1. 完整实现当前版本的规范,不进行子集或超集操作。
2. 实现 SUN 定义的标准 java. 包的所有接口和功能,不进行子集或超集操作。
3. 不向 java.
包添加任何额外的包、类或方法。
4. 通过与本规范最新发布版本相关的所有测试套件,这些套件需在净室实现或其升级版本的任何公测版发布前 6 个月可从 SUN 获取。
5. 不源自 SUN 的源代码或二进制材料。
6. 未经 SUN 适当且单独的许可,不包含任何 SUN 二进制材料。

1.3 商标信息

Sun、Sun Microsystems 等众多名称是 Sun Microsystems, Inc. 的商标或注册商标。UNIX® 是在美国和其他国家注册的商标,由 X/Open Company, Ltd. 独家授权。Apple 和 Dylan 是 Ap

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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