签名

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 ↑   盘     商    唐      今  
 楼   古     朝    朝      天  
 主   开                 ↑
     天                 大
     辟                 伙
     地                 在
     时                 此


─┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼→
 ↑  ↑  ↑  ↑  ↑  ↑  ↑  ↑  ↑  ↑  ↑ 
 三  四  五  六  七  耄  冰  彭  妖  德  楼 
 十  十  十  十  十  耋  心  祖     古  主 
 而  不  知  花  古              拉  在 
 立  惑  天  甲  稀                 此 
       命                         


─┼───┼─────┼────┼──────┼─→
 ↑   另     平    宇      地  
 楼   一     行    宙      球  
 主   个     宇    边      ↑
     平     宙    缘      大
     行                 伙
     宇                 在
     宙                 此


─┼──┼─────┼────┼───┼───┼──┼─→
 ↑  宇     银    太   地   恐  今  
 楼  宙     河    阳   球   龙  天  
 主  大     系    形   形   出  ↑
    爆     形    成   成   现  大
    炸     成               伙
                          在
                          此

─┼─┼───────────┼──┼─────┼────┼────┼─→
 ↑ 那           织  天     海    木    地 
 楼 美           女  狼     王    星    球 
 主 克           星  星     星         ↑
   星                              大
                                  伙
                                  在
                                  此



● ←木星
.··.·.. .. ·
· · ︰ ︰︰ ︰︰ ..·︰· :
· · ︰· ¨· ¨ · ︰︰ ︰ ..:
· ¨·︰ ︰︰ ·
● ←楼主 ¨¨


● ←地球

● ←金星

● ←水星



极乐境
             /
            /
           /
机械境-------外域---------混沌海 Marskind半位面〈---楼主在这里
         / |
        /  |
       /   |
      灰色荒野 |
           |
           |
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大伙在这里——-〉 主物质位面
           | 
           |
           |
          诸内位面



汉语:老

英语:old

荷兰语:oud

法语:vieux

德语:alt

意大利语:vecchio

葡萄牙语:velho

西班牙语:viejo

瑞典语:gammal

丹麦语:gammel

挪威语:gammel

芬兰语:vanha

荷兰语(南非):oud

罗马尼亚语:vechi

爱尔兰语:sean

世界语:maljuna

土耳其语:eski

斯洛文尼亚语:star

库尔德语:antIk

塞尔维亚语:Star

阿尔巴尼亚语:I MOSHUAR

爱沙尼亚语:vana
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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