2、探索 Google Web Toolkit(GWT):特性与应用

探索 Google Web Toolkit(GWT):特性与应用

1. 引言

在 2006 年 5 月,Google 发布了 Google Web Toolkit(GWT),这是一套开发工具、编程实用程序和小部件的集合,能让开发者以全新的方式创建丰富的互联网应用程序。与其他框架不同的是,GWT 允许开发者使用 Java 编写浏览器端代码,而非传统的 JavaScript。这一改变不仅带来了 Java 编程语言的诸多优势,还能直接利用现有的大量 Java 开发工具。

2. GWT 的主要特性

GWT 提供了丰富的工具集,旨在解决将桌面应用程序迁移到浏览器的问题,其核心特性如下:
- Java - to - JavaScript 编译器 :将 Java 代码转换为能在多种浏览器(如 Internet Explorer、Firefox、Mozilla、Safari 和 Opera)上运行的 JavaScript 代码。
- 丰富的小部件和面板库 :包含常见的文本框、下拉菜单等表单字段,以及菜单栏、树控件、对话框等复杂小部件,使构建的 Web 应用更像桌面应用。
- 服务器通信工具 :提供多种与服务器通信的工具,如围绕 JavaScript XMLHttpRequest 对象的包装器、支持 JSON 消息格式的类,还能直接在浏览器和服务器之间发送 Java 对象。
- JUnit 测试支持 :支持 JUnit 测试框架,并提供特殊的托管模式浏览器,可在不部署代码到服务器的情况下进行开发和调试。

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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