彼时彼刻恰似此时此刻

今天碰巧又打开了相册,新加的照片却并没有很大的感觉。照片中的人和我仿佛从来就没有关系。成熟的姿态对比着幼稚的我,原来感觉是如此陌生。把照片向前翻,回到了以前,却发现并不是我的感觉消失了,令人惊讶的是我看到以前的照片,心中依然会泛起波澜。那时的人依然能震撼现在的我,那种美依然打动着我,原来我并没有变。看到当时的人,仿佛回到过去,那时的我,在楼底拐角,不安的望着上面的走廊,等着,徘徊而紧张。彼时彼刻恰似此时此刻,我依然沉醉于这种美感之中,只是那时的人,早已随时间流逝而消失。相片却留下了那记忆中的人。
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-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-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-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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