17、D3力布局的高级应用与实践

D3力布局的高级应用与实践

1. 生成动量

在之前的操作中,我们接触到了力布局节点对象及其 {x, y} 属性,这些属性决定了节点在布局中的位置。现在,我们将探讨物理运动模拟的另一个有趣方面:动量。D3力布局内置了对动量模拟的支持,它依赖于节点对象上的 {px, py} 属性。

操作步骤
1. 打开网页:在浏览器中打开 https://github.com/NickQiZhu/d3-cookbook/blob/master/src/chapter11/momentum-and-friction.html
2. 代码实现:

<script type="text/javascript">
    var force = d3.layout.force()
            .gravity(0)
            .charge(0)
            .friction(0.95);
    var svg = d3.select("body").append("svg:svg");
    force.on("tick", function () {
        // omitted, same as previous recipe
       ...
    });
    var previousPoint;
    svg.on("mousemove", function () {
        var point
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、正向动学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动学方程,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。; 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、正向动学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动学方程(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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