9 第七式:攒拳怒目增气力

该段文字详细描述了武术招式“攒拳怒目增气力”的动作流程,包括身体重心转移、腿部动作、握拳与眼神配合,以及左右对称的动作执行。此招式旨在刺激手部穴位,通过怒目来宣泄情绪。

视频地址:第七式:攒拳怒目增气力

动作分解

接上式,身体重心右移,左脚向左开步,两腿徐缓屈膝下蹲成马步,同时,两手握固,收至腰间,拳眼朝上,目视前方;

上动不停,左拳缓慢向前冲出,与肩同高,肘关节微屈,拳眼朝上,当肘关节离开肋部时,拳越握越紧,眼睛注视左拳并逐渐睁大,同时脚趾抓地,目视左拳,上动不停,向右转腰顺肩,同时,左臂内旋,左拳变掌前伸,掌心朝外,掌指朝前,目视左掌,上动不停,左掌指向下、向右、向上、向左再向下依次旋腕一周,随之握固,拳心朝上,同时,脚趾抓地,眼睛睁圆,目注掌动;

上动不停,左拳随屈肘收至腰间,拳眼朝上,同时,脚趾放松,眼睛放松,目视前方;

右式动作同左式,唯左右相反;

本式一左一右为1遍,共做3遍;

最后,身体重心右移,左脚收回成并步站立,同时,两拳变掌,自然垂于体侧,目视前方;

动作原理

通过手的旋动刺激手部原穴,同时怒目能宣泄肝火,抒发堆积已久的愤懣。

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代码动实践,先从运动学建模入,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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值