2009.09.01 日志——实路考试通过

经过两天的集训,在赵教练的严格指导下,作者和他的朋友们都顺利通过了实路考试。虽然开始时有些紧张,但最终所有人都成功获得了驾照。

今天实路考试。经过两天的集训、在赵教练严格的培训和指导下,我和同一个车上的朋友们都顺利通过了实路考试。哈,别看教练把实路考试说的那么严,实际上挺宽松的——考官大人开恩,我们十多个人都过了!(老大妈车都灭了,还是有惊无险地通过了)。

五天之后就有驾照啦!哈哈~~新一批“杀手”们又要上路啦:D

祝所有开车的朋友永远不出事儿,路路平安。

顺便说说一起训练的朋友们~~

老陈,这小子先考了;超海同学一直很稳;修轮王小圆念叨了一天别让她调头,结果还是轮着她调头~~;新认识个90后的小MM,四个字的名字,XX春子,嘻嘻~~现在的小家伙们真是了不得,学东西真快。

今天上车之后还是紧张的不行——起步的时候有没有看左镜我都有点记不清了;最好笑的是我忘了把身份证和交给考官了~~真露怯。

第一时间向老妈汇报了情况,老妈挺高兴。

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,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码现。同时结合RRT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、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码现)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代码进行践操作,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
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