[新闻] JRuby 1.1.2 发布

JRuby 1.1.2 版本已发布,此版本重点优化了性能,包括显著缩短启动时间、大幅提高 YAML 标记解析速度、增强了方法调用的性能、线程和栈深度等方面。

JVM下的Ruby语言实现JRuby发布1.1版的第二个升级版1.1.2,这个版本最主要关注的仍然是性能,值得一提的包括:
1- 启动时间大大缩短。
2- YAML标记解析速度提高100x以上。
3- 方法调用在性能、线程和栈深度等方面的增强。
4- 其他bug。

主页: http://jruby.codehaus.org/
下载: http://dist.codehaus.org/jruby/


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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