58、科技教育与水下目标检测:创新探索与实践应用

科技教育与水下目标检测的探索应用

科技教育与水下目标检测:创新探索与实践应用

一、STEM/STEAM教育中的知识网络模型

在科技飞速发展的今天,信息与通信技术(ICT)教育对年轻一代至关重要。同时,科学、技术、工程和数学(STEM)以及科学、技术、工程、艺术和数学(STEAM)教育在21世纪也有着不可忽视的地位。

  1. STEM/STEAM教育的重要性
    • 创造力与生活质量提升 :STEM/STEAM教育有助于年轻一代的创造力发展,并且能为他们未来带来更高的生活质量。随着ICT技术的不断进步,未来年轻一代将更多地使用这些技术。
    • 工业5.0与社会5.0时代的需求 :工业5.0和社会5.0时代的到来推动了这一教育范式的转变。社会5.0是日本内阁办公室提出的未来社会概念,从狩猎社会(社会1.0)、农业社会(社会2.0)、工业社会(社会3.0)、信息社会(社会4.0)发展而来。在社会5.0时代,教育不再局限于简单的知识传授,还包括知识的运用和新知识的创造。
  2. 知识网络模型的研究与实践
    • 研究目的 :探索如何利用知识图谱在21世纪教育、工业5.0或社会5.0的教育中创造新知识。
    • 数据准备 :让学生针对每本图画书设定三个关键词,在2019 - 2020年的研究中,学生从7951本图画书中生成了23,853个关键词。
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。
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