8、敏捷开发:可持续节奏与合适的流程工具

敏捷开发:可持续节奏与合适的流程工具

可持续节奏

敏捷开发的第四项原则与“个体与交互”的价值观紧密相关,强调在软件项目中保持可持续的节奏。敏捷过程推动可持续发展,赞助者、开发者和用户应能无限期地保持稳定的工作节奏。

敏捷方法的增量开发

敏捷方法围绕增量开发方法设计,每个项目增量相对较短(2 周 - 2 个月),并能交付可识别的价值。这种方法建立了一致的工作节奏,避免了工作的大起大落。
- 保持合理压力 :短时间增量让团队几乎持续保持合理压力,项目结束压力始终存在,但每个增量目标适度,工作压力不过大。
- 定期取得可衡量成果 :短时间增量使项目团队能定期取得可衡量的成果,每月甚至多次,这有助于维持团队热情,让管理层和客户对项目进展放心。
- 便于测试管理 :小增量意味着每次测试的新功能有限,测试更易管理,修复缺陷也不太可能成为瓶颈。

极限编程(XP)的 40 小时工作周实践

XP 的 40 小时工作周实践旨在解决保持可持续节奏的问题。该实践规定软件项目中加班应很少见,且一次加班仅限一周。实际上,XP 并非严格限制工作时长,而是避免强制加班。

采用影响

在许多公司,消除大部分加班工作是一种重大改变。很多老板认为加班是工作的正常部分,不加班甚至会被视为缺乏对公司或项目的承诺。传统项目在测试和发布阶段常需大量加班,而敏捷方法通过改变工作流动态,快速启动并平滑项目中的高峰和低谷。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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