写在研二的开始

研究生阶段,作者从Android的binder机制研究转向基于unicore的dalvik虚拟机优化,同时表达了对wifi网络和内核源码阅读的兴趣。计划通过阅读书籍、论文和实践项目来提升技术能力,为开题做准备。

    其实已经不能算是研二的开始,从暑假的忙碌到现在,已经接近四个月了。开题马上也要开始了,之前和同学一起在研究Android的binder机制,结果发现这东东还是开不了题啊~~不过让我对android的通信机制倒是有了些理解。

    老板的想法是让我做基于unicore的dalvik虚拟机的实现优化。以前没有关注这方面,现在只好从头开始,希望这不是一个坑,目前的计划是尽快读完《android技术内幕》的dalvik部分和师兄的论文,对dalvik的框架有个大致的了解。并通过深入的了解,能够挖掘出可以做论文的点。早点开完题,早点可以做自己感兴趣的东西。

    对wifi和网络这一块其实一直有兴趣,但是苦于没有项目推动,就这么被搁置了下来。这毕竟不是个事,初步想法是阅读网络设备驱动的编写以及移植wifi驱动,在完成上述工作的基础上实现一个小项目并同时学习《tcpip》。一年的时间,抓紧点,应该来的及。

    还有linux内核源码的阅读,学有余力的话,好好的看一下。

    加油!!!


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)建模等相关方向的究生、科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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