第一篇博客

很早就想写博客了,奈何一直怕写不出有价值的东西,所以一拖再拖。最近新收了几个小孩儿(其实我也是孩子哈哈),规定他们要经常写博客记录自己技术成长之路。然后想起自己都没有博客,所以索性跟着他们一起写吧。 

选拔这批孩子不容易,不知道他们长什么样,完全靠他们的邮件答案,以及跟他们的QQ聊天。其实都很优秀,只不过现在的团队不需要太多人,所以淘汰率很高,五个人选一个吧。只希望选出来的这些孩子能成长起来。

有的时候我会自吹自擂自己是full stack,其实只是懂得多,但除了java深一点,其他都很浅。 

11月就要过去了,希望安排好他们后在12月中旬能够实现第一笔收入。等到16年来了之后,考研的伙伴结束考研从而全身心投入,其他的伙伴也把手里的其他事处理完。我们的团队就能够正式走上正轨。 

未来会怎样不知道,但是,努力的人运气一般不会太差。

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。
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