近期的规划

本计划旨在通过学习Linux编程、Shell脚本、C++等技术,提高个人编程能力,并结合英语学习,为担任英语导游及深入研究算法打下坚实的基础。同时强调理论与实践相结合,鼓励多敲代码、阅读书籍来不断提升自我。

(1)给大家讲课

      1.《linux c 编程 一站式学习》

      2. 《shell编程》

      3.《C++编程》

(2)报新东方,英语听说学习;

(3)六月份以后去当英语导游;

(4)给范老师申请听课,比如《算法导论》;

(5)学习linux高级系统;

(6)多敲代码;

(6)多看书,不断充实自己,多交好友,多帮助其他人,多参加体育锻炼,少撸;

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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