日行日远,厚积薄发

老郭和各位同事,大家好:

       看了你们的QQ标签了。尤其老郭的N年总结。每个人都该有追求,有欲望,并且要为之奋斗。我觉得这些问题对于我们年轻一代的人都应该想,不想是有问题的,想才是很正常的,正是因为有这些欲望的支撑,才会对一些新生事物敏感,才会肩负起他的责任,才会努力的干好今天的事情。

 

      不去想,也不去做重要的事情,或者有重要的事情自己退缩了,做不了,每天重复昨天的日子;今年还在用去年的思路,服务态度和方法不能与时俱进;变革总是别人提出的,自己是被动的参与者,甚至一直是改革的旁观者。我想,每个人都会得到让人沮丧的总结,因为在弄潮的过程中,你没有投入进去。


      当然,很多事情不向我说的如此简单。每位同事都在经历公司变革的时候,也都在经历社会变革。房价的飙升,天天存在的通胀。我们有太多不能左右的事情。我们必须,也只能改变自己。我们要创造更多的价值,要做重要的事情。

 

 

       每个人,或者是你认为自己重要的人,都要做重要的事情。我希望你们告诉我。告诉我你上周做的重要事情。你会为自己骄傲的,你的家人也会为你骄傲的,我也会为你们骄傲。


最后希望大家日行日远,厚积薄发!

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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