睡觉,吃饭,打豆豆

/*        
02.* Copyright (c) 2012, 烟台大学计算机学院         
03.* All rights reserved.         
04.* 作    者:徐汉玉     
05.* 完成日期:2012 年 11 月 1日            
06.* 版 本 号:v1.0         
07.* 输入描述:无    
08.* 问题描述:wan  shu   
09.* 程序输出:求和结果    
10.* 问题分析:(用for语句来完成任务和用sum表示,初始值设置为0;加数用i表示,每次循环sum=sum+i,和i=i+2,算出结果    
11.* 算法设计:略 
*/  
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
   char cChioce;
   void eat();
   void sleep();
   void hitdoudou();
   do
   {
	   cout<<"*  1.吃饭"<<endl;
	   cout<<"*  2.睡觉"<<endl;
	   cout<<"*  3.打豆豆"<<endl;
	   cout<<"*  0.退出"<<endl;
	   cout<<"*  请输入(0-3):";
	   cin>>cChioce;
	   if(cChioce=='1')
		   eat();
	   else if (cChioce=='2')
		   sleep();
	   else if(cChioce=='3')
		   hitdoudou();
	   else if(cChioce=='0')
		   break;
	   else
	   {
		   cout<<"\007选择错误!"<<endl<<endl;
		   continue;
	   }
	   cout<<"恭喜你完成一项工作"<<endl<<endl;
   }while(1);
   return 0;
}
void eat()
{
	cout<<"我吃吃吃吃。。。。。。。"<<endl;
}
void sleep()
{
	cout<<"我睡睡睡。。。。。。。。"<<endl;
}
void hitdoudou()
{
cout<<"我打打打。。。。。。"<<endl;
}

运行结果:

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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