在敏捷mini培训上的感言

本文分享了作者通过三天的敏捷开发实践所获得的三大感悟:深入理解敏捷理念、全面实施敏捷实践如结对编程、持续集成及测试驱动开发等,以及成功建立自组织团队的过程。

三点收获:

一、通过3天的学习、演练,真正理解了敏捷的理念。为以后和别人讨论、交流打下了一个坚实的理论基础,谈论起敏捷、CMM等不会出现“鸡跟鸭讲”的情况。今后就算是由于种种原因不能坚持敏捷的实践,这点收获也是值得的。

二、稳住了阵脚,没有裸奔。把每一项敏捷实践都做到位。结对坚持每半天交换;重构,没有Copy&Paster,还新增了3个代码文件;TDD,一直在坚持;还有迭代会议;中间根据生产率对计划进行调整。

三、我一项认为,敏捷的核心不是各种实践,比如TDD、CI等,而是自组织的团队,有了自组织的团队,什么样的实践都可以创造出来;没有自组织的团队,什么实践都会坚持不下去。我认为在2天的实践中,我们的团队已经真正成为了一个自组织的团队,每个人都积极的参与、分享。持续改进。

 

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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