光,一定在前方

追寻内心的光
光,一定在前方
2011年11月25日
  
  
  
  (声明:只是觉得这张图片有种很特别的感觉,不代表个人行为。不要故作惊叹号。)
  还真是想去流浪算了。
  天鹏淡定地回说:忍住?
  天鹏有一个很宏大的计划,并且正在为这个计划而隐忍地努力着。
  我现在完全没有娱乐了,除了每月的吃住,其余的钱都存着。天鹏淡淡地说。
  他希望我成为计划实施的一份子。
  可我自知不是盏省钱的油灯。没有许下承诺。
  承诺太重。
  世界用它千奇百怪的重负压在我们身上,
  我们一生都在试图逃离这种折磨。
  曾有人说,我的生命中有一道很大的坎。
  跨过了,是大幸;跨不过,后半生将在沉默中沉没。
  从某一天起,我决定,拒绝这种折磨。
  不知道会在哪一天。但总有那一天,我会挣脱这个牢笼。
  活着为了换取他人的满意,不管是同事朋友兄弟父母还是这个世界,
  对于一颗自由而向往幸福的心来说,比绞刑还残忍。
  绞刑带来的窒息与抽搐,不过分把钟。
  灵魂压抑带来的痛苦,一辈子让心畸形。
  你要的价值,不存在于我的血液里。
  请不要用你的私欲,强求我为你送上欢颜。任何人。
  黑夜茫茫,长路漫漫。
  光,
  就在自由的灵魂里,就在前方。
  那里有我的爱,我的幸福。
  如果有一天,真相大白,请为我祝福。
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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