获得机型

public String getMacType()
{
int version = 3;
Class<android.os.Build.VERSION> build_version_class = android.os.Build.VERSION.class;
// 取得 android 版本
try
{
java.lang.reflect.Field field = build_version_class.getField("SDK_INT");
version = (Integer) field.get(new android.os.Build.VERSION());


Class<android.os.Build> build_class = android.os.Build.class;
// 取得牌子
java.lang.reflect.Field manu_field = build_class.getField("MANUFACTURER");
String manufacturer = (String) manu_field.get(new android.os.Build());
// 取得型號
java.lang.reflect.Field field2 = build_class.getField("MODEL");
String model = (String) field2.get(new android.os.Build());
// 模組號碼
java.lang.reflect.Field device_field = build_class.getField("DEVICE");
String device = (String) device_field.get(new android.os.Build());
Log.e("android", "牌子:" + manufacturer + " 型號:" + model + " SDK版本:" + version
+ " 模組號碼:" + device);
return model;
} catch (NoSuchFieldException e)
{
e.printStackTrace();
} catch (IllegalArgumentException e)
{
e.printStackTrace();
} catch (IllegalAccessException e)
{
e.printStackTrace();
}
return null;
}
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。
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