14、Cocoa开发:DungeonThing应用的深入构建与优化

Cocoa开发:DungeonThing应用的深入构建与优化

1. 界面布局与代理设置

1.1 视图复制与调整

首先,在窗口中任意位置点击,然后按下 ⌘A 选中所有刚创建的视图。接着按下 ⌘D 复制这些视图,会得到一组与原视图相同但位置稍有偏移且相互重叠的新对象。将这组复制的对象拖动到窗口中心,利用蓝色参考线确保它们与原对象处于同一垂直位置,并且各框之间有合适的水平间距。再次按下 ⌘D,将第三组对象拖动到窗口右侧,同样借助蓝色参考线进行正确定位。最后,双击两个新按钮,分别将它们的标题改为 “Generate Monster” 和 “Generate Dungeon”。根据之前设置的大小调整约束,可能需要将框的大小重置为 227 x 247。

1.2 连接到DungeonThingAppDelegate

打开助理编辑器(⌥⌘↵),可以通过点击工具栏中标记为 Editor 的图标组里类似管家的小图标,或者使用快捷键来打开。从跳转栏中选择 DungeonThingAppDelegate.h。依次从 “Generate Character” 按钮下方框中的标签开始,按住 Control 键拖动到助理编辑器中的 DungeonThingAppDelegate.h 文件里,放置在预定义的窗口 @property 下方。此时会弹出一个小窗口,提示可以创建新的输出口(outlet)或动作(action),释放鼠标并创建名为 characterLabel 的新输出口。对窗口中另外两个框里的标签重复此操作,分别创建名为 monsterLabel 和 dungeonLabel 的新输出口。然后,从三个按钮分别按住 Control 键拖动回助理编辑器中的 DungeonThi

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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