钢琴、大雪

今天把钢琴还给雅男了,从她那里借了整整半年。当时只是为了出访前可以有个琴练,但想想反正雅男半年也不在上海,就和她说了等到了寒假再还。现在,到了。过年回来再研究琴的事吧,或租或买,或新或二手(我顿时想起了在 Leipzig 市中心东侧的那个被我视为地标之一的 First Class, Second Hand 店)。反正没琴的日子我是基本过不了的。

说今天是 N 年以来最大的雪了。是不是 N 年以来最大我不知道,反正很大就是了,至少在去雅男家的路上已经看到了发白的屋顶。不过好像和南京那边比起来还是要差得远,其实没有积雪也是好事,毕竟天天要出门。

最后再感谢一下雅男及其父母慷慨借琴,以及招待俺的两顿饭,哈哈~

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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