python matplotlib 记号(markers)大全

图形标记语言:常用符号详解
marker符号描述英文描述
"."请添加图片描述point
","请添加图片描述像素pixel
"o"请添加图片描述circle
"v"在这里插入图片描述下三角triangle_down
"^"在这里插入图片描述上三角triangle_up
"<"在这里插入图片描述左三角triangle_left
"<"在这里插入图片描述右三角triangle_right
"1"在这里插入图片描述tri_down
"2"在这里插入图片描述tri_up
"3"在这里插入图片描述tri_left
"4"在这里插入图片描述tri_right
"8"在这里插入图片描述八边形octagon
"s"在这里插入图片描述正方形square
"p"在这里插入图片描述五边形pentagon
"P"在这里插入图片描述加号plus (filled)
"*"在这里插入图片描述星号star
"h"在这里插入图片描述六边形1hexagon1
"H"在这里插入图片描述六边形2hexagon2
"+"在这里插入图片描述加号plus
"x"在这里插入图片描述xx
"X"在这里插入图片描述填充的xx(filled)
"D"在这里插入图片描述菱形diamond
"d"在这里插入图片描述
细菱形thin_diamond
"|"在这里插入图片描述竖线vline
"_"在这里插入图片描述横线hline
0在这里插入图片描述tickleft
1在这里插入图片描述tickright
2在这里插入图片描述tickup
3在这里插入图片描述tickdown
4在这里插入图片描述caretleft
5在这里插入图片描述caretright
6在这里插入图片描述caretup
7在这里插入图片描述caretdown
8在这里插入图片描述caretleft (centered at base)
9在这里插入图片描述caretright (centered at base)
10在这里插入图片描述caretup (centered at base)
11在这里插入图片描述caretdown (centered at base)
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