7、XAML 基础与应用详解

XAML 基础与应用详解

1. 基础认识

在 XAML 中,我们可以通过属性来设置每个类的特性。不过,在某些情况下,属性的功能不足以完成任务,这时就需要使用带有特殊语法的嵌套标签。

以下是一个简单的 XAML 文档示例,它代表一个空白页面:

<UserControl x:Class="SilverlightApplication1.MainPage"
    xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"  
    xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
    xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
    xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
    mc:Ignorable="d" d:DesignWidth="640" d:DesignHeight="480">
    <Grid x:Name="LayoutRoot">
    </Grid>
</UserControl>

这个文档包含两个元素:顶级的 UserControl 元素,它包裹了页面上的所有 Silverlight 内容;以及 Grid 元素,你可以在其中放置其他元素。需要

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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