静中思考

沏一壶好茶,觅一个静室,放一张方桌,拿一杆细笔,铺一方本子。

不管外面阳光四射,亦或阴晴雨雪,

不管外面人潮人海,亦或夜深人静,

不管当下世事纷繁,亦或独居无由。

喝着苦茶,思考身处之事,从中博取无尽新鲜的思维。用一杆细笔描述丝丝感悟。于纷乱中得到一丝安宁,一点智慧。能抽身于外,居高临下,于世事中抽丝扒茧,得到我所要的清淡和真实。

一切的事物,皆如一场游戏,游戏自然有他的规则,于纷繁中,极易深陷其中,云山雾罩。

一切的事物,亦如白驹过隙,短暂乃是真理,于中觅得方寸才是真谛。

所有的一切都有其规律性,大道自然,懂得运用规律方能清新恬淡,生活随性。而不为外物所牵绊。

如何面对世事?如何管理好一个项目?如何招聘你需要的人?如何管理你的团队?如何培养你的团队?如何营造一个团队氛围?如何留住人材?

综其上述,乃是想成功。那么什么是成功?成功需要什么品质?成功的目的地在何方?成功需要什么技能?成功有哪些阶段?如何制定你的职业规划?是追求结果还是享受过程?是做一个追求者还是开拓者?如何面对挫折和失败?

道法自然,应该返普归一,毕竟一人之力,犹如沧海孤舟。懂得去拼搏,也要懂得量力,更要懂得品味。没有永久的永久。但求方寸于胸,坦然处事,笑对人生。

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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