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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求解、正向动力控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程,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,形成从运动到动力再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动求解、正向动力控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力方程(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/逆运动的数建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力建模中的应用;③实现基于神经网络的动力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,先从运动建模入手,逐步深入动力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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