初来咋到的,多多关照哈~

来到兄弟连的这么多天,给我最深是印象是充实。过的很踏实。相信很多人都喜欢这种充实的感觉。因为充实会让你自己感觉到自己的成长。能让你觉得自己不是一无是处。
当然有的时候也有过迷茫,真的,第一个星期天放假去玩了半天。下个星期开始的时候,由于知识点不是很牢固,上课的时候就很被动。如果是陷入这样的恶性循环的话。相信不会出一个星期,你就没有一点信心可言了!绷紧的弹簧不能松懈一分半秒。盗版一句话:哎、伤不起啊!
其实都知道要好好学习。说都能做到,但是,做!有的人就会给自己找借口、打折扣。扪心自问吧!
说到学习,方法很重要。不单是老师的教学方法,更主要的是自己的学习方法。为什么都是同一个老师教的,有学的好的有学的不全的?关键是在学习方法上面。以前有个老师跟我说个一个故事。大概意思是:请问,当你的左肩膀上挂一个包,那么你的哪个肩膀会高。当时我说右肩膀高。其实,当你肩膀上挂东西的时候,你为了不让你的肩包不掉下来。你挂包的肩膀必须比没挂的肩膀高。但是,我的潜意识却是挂包的肩膀被包压低了,理所当然的就错了。学习也是一样,相当的压力。更能激发潜力!人都是被这样逼出来的。凯哥说的很对:你现在还有人逼你,等你毕业了,连逼你的人都没了。
相信你,什么都是浮云!相信自己。神马都是浮云!!!


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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