SpringSide 2.0 社区全新组团盛大开放

SpringSide2.0社区已盛大开放,包含论坛、文档、日志及演示站点。通过参与社区活动,成员有机会获得积分奖励,包括数字证书、奖牌等,并有可能成为核心开发者。
在满江红开源平台( www.redsaga.com)的大力支持下,SpringSide 2.0 社区全新组团盛大开放。

SpringSide2.0 新社区的四大子站点:

大家赶紧登录自己的ID!! 为了更好带动社区气氛,特推出貌似诱人的积分奖励计划

  1. 社区会不定期根据积分情况寄出纪念品,如印有SpringSide Logo的T恤。
  2. 会员达到一定的级数,社区将会发出经过Springside签名的数字证书(表征SpringSide成员身份),可以挂在自己的Blog上或任何地方。
  3. 会员达到高阶,SpringSide将会寄出精美的奖牌永久留念(类似优快云全国10佳博客的奖牌,不是赛跑冠军那种小牌子,我自己很受感动的一样东西)。
  4. 最高阶的成员将转为核心开发人员。

如何参与springside详情见 Springside社区会员贡献积分与奖励计划第一版

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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