程序猿的世界,讨厌应酬

从工作的第一天起,就特别害怕各种群体性的饭局。这种场合中,最难受的就是喝酒。不管你能不能喝,别人都会走过来,让你非喝不可。最难受的,是不得不说一些不痛不痒的祝福的话。当然,有的人已经进入角色,这些活动信手拈来,应对自如,可对平时大部分时间与机器和代码打交道的程序猿来说,尤其像本猿,不能不说是一件十分痛苦的事。有时候,还能违心地应付一下,有时候,干脆什么也不管,“专心”看手机。在别人看来,这就是个另类。当然,也许是想多了,或许别人根本就没看到你。

很多时候,非常不想参加这种活动,但又毫无办法。这就像一个极不情愿当演员的人,非得让他(她)当主角一样,这个过程,无疑是一种痛苦的煎熬。有时想,为什么要挣扎呢?入戏不就好了吗?奈何酒量真的小得可怜,喝两口就翻江倒海,哎,怎么一个苦字了得。

很想知道,在ItEye里面,有没有和我一样遭遇的猿呢?或者已经跳出这个初级阶段的,能否给本猿指点迷津呢?
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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