新年计划!

 

 

 

新年了,一直想自己新的一年目标应该怎么定。这几天下来,终于,初步定了下来,我要翻译一些技术手册。

这几天一直在做技术预研性质的工作,看了很多技术文章,其实很多东西官方的技术文章已经就够了。但是,一方面官方文章大多数是英文的,像我这样英文水平很差的人,读起来很费劲,甚至有地方,可能误解。另外一方面,网上的中文技术文章,大概意思都是对的,但重复率大不说,也总是出现这样那样的错误。

新的一年,如果我做的一些技术工作,整理的经验,我会总结下来,写成文档,将来方便备查。在有精力的条件下,我会尽量翻译一些技术手册,锻炼了自己的英文水平同时,也能让看到的人省下一些研究的精力吧。

就这么定了,先从最近的Tomcat开始吧。

祝我们2011年,心想事成!

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代码实现。同时结合RRT路径规划与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代码实现)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实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结合路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代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实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路。
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