人生仿若初见

夏含嫣 posted @ 2008年08月26日 12:02PM in 未分类
静室无风,一盏昏黄,这样的夜让我想说点什么。

联众、纸牌、聊天、阿若、KEN还有四国军棋,一点一点的记忆回放,犹如肆放的风把我卷了进去,然后定格:十年,弹指一挥间。

是我么?追着阿若拜师观看四国军棋,可到现在还分不清敌我。会是我么?守着等比赛,一间房子换着一间房子找座位,然后输得负到不能再负的高分,幸幸然,多么青葱的光阴,令人莞尔回味。

我没有准备好,十年后的今夜能再遇到阿若谈四国。我更没有料到,阿若还在一直坚持朝自己的理想攀爬。

十年的岁月消磨,我慢慢熄灭掉心中闪着光亮的烛火,它沿着一定的坡度延伸而去,而我端坐在那里看不到远方,今夜我只能在心底温了温这样的余温。

阿若,祝福你!
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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