随想随笔-看看你现在离成功有多远, 你觉得灵否?

本文探讨了人们在追求目标过程中的心理变化,特别是在接近成功时对事物正反面认知的变化。文章指出,当人们对成功的负面因素有了真实感受时,才是真正接近成功之时。
如果对一件事情你还是饶有兴趣, 一想到它成功以后的情形就兴奋不已, 那么你离这种成功还远.
当你觉得它的结果不再那么有吸引力, 如果不能达成的话也不算真正问题的时候, 恭喜! 你快要成功了.
 
这最可能是来自于人的意识在认识事物性质时的偏向性, 虽然我们都知道万事万物皆有两面性,但潜意识却更愿意, 也就会强化它对自己有利的一面; 而对于潜在的不利可能, 因为是不愿意接受的, 所以会尽量削弱它对意识活动的刺激. 甚至大多数人的表层意识都根本不愿意去设想不好的结果, 通常把那种考虑或者说法叫做『晦气』, 对此讳莫如深. 甚至在这种结果已经发生时也不愿意相信和去面对.
 
当然这没有对错的问题, 图吉利也是人的天性. 不过因此产生的前述结果比较微妙, 若非这样分析一下确实是莫名其妙. 其隐含的联系就在于对『成功』其代价和负面影响的认识: 离它远的时候只想到好处, 就算有坏处也因为还没有切身体会而被主观意识完全屏蔽; 但是当你接近了, 特别是快要取得的时候, 对它的负面就有真切体会了. 世上没有免费的午餐, 只有想象中的纯粹美好才有十足的诱惑力, 当一个人同时感受到了代价与所得时, 等价交换也就没有那么激动人心了.
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值