[转载] JUDCon 2012 北京!

原文:http://judcon2012.youkuaiyun.com/

 

继在波士顿、伦敦、柏林和班加罗尔的活动成功举办之后,Red Hat高兴地宣布:下一届JBoss用户和开发者大会——JUDCon 2012(中国)即将开启,现已开放注册!


JBoss用户和开发者大会将聚集全球开发者,为用户创造与JBoss社区领导者探讨及合作的机会;同时,也让领导者和核心开发人员能够同最终用 户交流并与之合作。


核心JBoss开发人员与开源社区一同创建并支持这些项目。而推动这些创新项目将有助于引领诸如Java Community Process, Apache Software Foundation, OASIS, W3C等在内的开放标准机构的发展。这些项目也是红帽公司JBoss产品的upstream。

JBoss是全世界前沿开源技术领域中的领导者。因为JBoss为开发人员提供了选择,并帮助他们提高生产效率,完成任务。我们的产品组合本质上 基于Java EE平台,但包含了平台中立技术,比如Project Arquillian, Project Snowdrop for Spring 集成,以及为开发者提供包括Scala, Clojure, Ruby和Ceylon在内的JVM托管语言的项目。这些语言可与Java EE平台进行无缝对接。

建议:如果您有与Jboss相关的技术议题,却达不到完整演讲的内容要求,请申请BoF环节!期待您的参与!

 

欢迎您提交完整演讲或BoF至 JUDCon 2012(中国)活动的组委会。

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