新的一年,新的开始

整个2月份,没有一篇博客,原因有很多个吧,一个是临近过年,包括买票,思家心切等等个方面因素吧,整个2月份都没有更新过博客,新年回来,又要为自己的职业思考,“人无远虑必有近忧”,三四月份确实是跳槽的高峰期,很多人可以是因为薪资问题,而自己的情况有些许特殊,有些许复杂,详细情况是有一些朋友了解,自己也很忐忑,自己的职业生涯,自己的职业目标,工作是生活中的一部分,有些时候,有些东西,在时间和精力应该如何分配,都需要动一番脑筋,自己也想着给自己定下了些许目标,有些可能能够按时完成,有些可能需要延迟完成,重要的一点事,最好不要有欺骗。

去年发送了很多事,不管自己乐意不乐意,都是需要自己面对的,自己独特的一段经历,一个自己的本命年,下一个本命年的时候,会如何看待自己这段经历。

静下心来,沉淀一下。

科学能让人更能清晰的认识这个世界,宗教(自我反思)或许能够让人更清晰的认识自己,认识自己的内心,去探索自己的本质。去发现自己内心真正想要需求的。

希望在新的一年里,自己能够沉下心来,抛去过多浮躁,多读些书,多学点东西。

趁着年轻,再不疯狂,我们就老了。

从明天起,开始新的开始,新的闯荡,自己的时间,自己的决定,自己的经历。

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
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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