区块链架构设计

本文详细介绍了区块链的基本架构,将其划分为协议层、扩展层和应用层。协议层包括存储层和网络层,涉及数据存储技术和网络编程等内容;扩展层涵盖了分布式存储、机器学习等多个领域;而应用层则提供了钱包和客户端浏览器等基础应用。
架构图
从架构设计上来说,区块链可以简单的分为三个层次,协议层、扩展层和应用层。其中,协议层又可以分为存储层和网络层,它们相互独立但又不可分割

1.协议层:
存储层:数据存储技术
网络层:网络编程、分布式算法、加密签名
2.扩展层
分布式存储、机器学习、VR、物联网、大数据
3. 应用层
提供钱包、客户端浏览器等基础应用



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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