小学期记录(三)

进度反思

七月份已经过去三个星期了,开始做东西也已经有三个星期了,但是今天突然发现好像并没有作出什么成果出来。

矢量图编辑软件,基本还是就那几个设计文档,PHP网站连设计都别提了,因为连题目我还没定,数字媒体艺术的作业也没动。连最近一直在做的小型杀毒软件,我编写的模块只成初形,还有BUGs连篇。

昨天小组突然修改了我们的计划,做的小型杀毒软件需要做个差不多的界面。我突然感到时间的紧迫,MFC的东西我只了解一点,软件开发这是头一次,很多经验和知识还需要在实践中不断摸索。在下面的一个星期里,我将要狠赶进度,一定要将这一软件项目尽快完成,以后还有很多事啊。

这个星期还有件事情影响原来的进度,就是搬了一次宿舍。学院租了一辆车。由于我的失误,没有将书先随车搬走,后来搬了一天,那时相当的重。

搬宿舍的时候发现了以前买的日语书,突然想学学,网上找到了一个配套视频,每天晚上回来,花一个小时学下吧。

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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