Google Map真好用

作者在春运期间乘坐加班车返回途中遭遇堵车及事故,利用GoogleMap成功找到回家路线。在“荒郊野岭”信号不佳的情况下,用手机剩余流量搜索位置并规划路线。

    //非枪文

    今天做汽车回来,加班车,2两多小时的行程,还整了个带卧铺的车(据说这车下午直奔北京)。春运车多,加班车不允许进车站(也不知这是哪门子规定,这可是从汽车站买的票~),刚下高速就把我们扔下来了。“荒郊野岭”的,也不知道哪了,看了下站牌,就没熟悉的地方。这一路上也没大停,最后在快到的时候,前方出现了事故(具体情况也没见,貌似挺大,三辆车在高速上撞一起),卡了半个多小时。到了后也到吃饭点了,拎的东西也挺多,一时半会也回不去,所以就等吃晚饭回去。

     找了半天也没找个明白人,可能离目地太远了。想打车回来,问了下路人,说“到***(找了个住的附近比较有名的地方),打车得二三十块钱吧”,那哥们说,还得多。。。 然后,掏出我那用了近两年的,水货c720w手机,打开了Google Map,用仅剩下的0.2M流量,搜了下我的位置,然后输入目的地,搜了下路线,用仅仅几秒钟,出现了几条建议路线,说明的真清楚。霎时感觉Google Map真好用,这“荒郊野岭”的信号真好。根据建议路线,稍微做了下调整,倒了三班车,做了近一个半小时,终于回来了。

    用Google 的产品,没错的。哈哈~~

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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