11月28日心得

本文介绍了一种使用Ajax技术获取天气洗车指数的方法。通过设置Ajax请求为同步模式并指定数据类型为JSONP(如果支持的话),可以从服务器获取到特定格式的数据。接着解析这些数据来提取未来某一天的洗车指数及其描述,并将结果展示给用户。

学会了ajax的使用

$.ajax({
            url:url,
            type:'GET',
            dataType:'JSONP',//JSONP可能不支持同步 内容处理得放到AJAX内
            async:false,//异步失效
            success:function(data){
                lg(data.result);
                var         washDesc=data.result.daily.carWashing[1].desc;  
                var tomorrow=data.result.daily.carWashing[1].datetime;

                var sticker={};
                sticker.content=tomorrow+':'+washDesc+'洗车';
                stickers.push(sticker);
                initStickers();

            }
        }); 
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-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-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-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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