没错,播客更新了好几期,但是我们忘记发微信了

因忙于美国行程及微信互动较少,团队忘记推送更新通知。现补发四期播客内容,并宣布节目已在小鹅通平台发布。听众可在该平台留言互动,未来还将开设问答栏目。

这事儿有点二了,播客陆续更新了4期,然后我们居然把更新微信推送这事儿忘得死死的。

强行找借口,这里主要有两个原因:

  1. 我们去美国疯玩了一圈,期间播客是自动更新的,而微信当然不能自动群发,所以就华丽的忘记了

  2. 你们在微信里面的互动太少了,主播们没有动力去看啊啊啊

但是没关系,这次群发一并补上,如果你没有在其他平台订阅我们的播客,可以一次性听四期。

同时,从这次开始,我们把节目也放到了小鹅通提供的内容平台上了。这样你们就不用在微信里面留言给我们了,直接在节目下面回复就好了。后续还会在这个平台上面让王大夫、李大夫他们开通个问答栏目,这样咨询问题也就更方便啦。

点阅读原文,在小鹅通上收听错过的几期节目,并且订阅我们,靠谱!

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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