我和喵的昨天(一)

作者曾将前七节文字发在厦大BBS和北大BBS并被标为精华,后删去。时隔近两年补全后两节以作祭奠。文中还回忆了与喵的过往,如在深夜上弦场的对话、唱歌及收到喵送的相册等。

        [引言]:这是我自己迄今为止写得最用心的文字,前七节Post在厦大BBS和北大BBS上,并且被Mark为精华文章。后来,陆续写了第八和第九,同时在上述两个BBS中将原七节删去,因为看到这样的文字,总会让自己有种莫名的伤痛。不过,时间总会冲淡一切,时隔近两年,再次将这些文字翻出,补全后两节,以示祭奠——对过去,也对消失的现在。

                                                                          一
        夜深了,诺大的上弦场就剩下零零星星的几对情侣了,喵和我说:我们走吧。

        喵和我的影子在那微黄的灯光下渐渐的拉长,就像我和她的距离一样,越来越远了。

        我问喵:我还能见你吗?
        喵说:如果可以的话,就别见吧。

        ……

        我给喵唱了一个晚上,她最喜欢我唱的“心如刀割”,她说我唱歌的时候深情款款,比我说话的时候真诚得多。晚上,喵送给我一份很精致的礼物—— 一本相册。我很喜欢,里面有她想和我说的一切,也有她最美丽的笑容,也有属于我和她只有时间可以偷走的记忆。

        当我看到最后一页,“再见,珍重!”
        呵,我什么时候才能再见到她啊?!

        窗外传来了一阵哀怨的汽笛声,该走了,是吗?

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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