给自己一个没有退路的悬崖

 

 一位中国留学生刚到澳大利亚的时候,为了寻找一份能够糊口的工作,他骑着一辆旧自行车沿着环澳公路走了数日,替人放羊、割草、收庄稼、洗碗……只要给一口饭吃,他就会暂且停下疲惫的脚步。
    一天,在唐人街一家餐馆打工的他,看见报纸上刊出了北京一家公司的招聘启事。留学生担心自己英语不地道,专业不对口,他就选择了线路监控员的职位去应聘。过五关斩六将,眼看他就要得到那年薪三万五的职位了,不想招聘主管却出人意料地问他:“你有车吗?你会开车吗?我们这份工作时常外出,没有车寸步难行。”
    澳大利亚公民普遍拥有私家车,无车者廖若星辰,可这位留学生初来乍到还属无车族。为了争取这个极具诱惑力的工作,他不假思索地回答:“有!会!”
    “4天后,开着你的车来上班。”主管说。
    4天之内要买车、学车谈何容易,但为了生存,留学生豁出去了。他在朋友那里借了500澳元,从旧车市场买了一辆外表丑陋的“甲壳虫”。第一天他跟朋友学简单的驾驶技术;第二天在朋友屋后的那块大草坪上模拟练习;第三天歪歪斜斜地开着车上了公路;第四天他居然驾车去公司报了到。时至今日,他已是这家公司的业务主管了。
    这位留学生的专业水平如何我无从知道,但我确实佩服他的胆识。如果他当初畏首畏尾地不敢向自己挑战,决不会有今天的辉煌。那一刻,他毅然决然地斩断了自己的退路,让自己置身于命运的悬崖绝壁之上。正是面临这种后无退路的境地,人才会集中精力奋勇向前,从生活中争得属于自己的位置。
    给自己一片没有退路的悬崖,从某种意义上说,是给自己一个向生命高地冲锋的机会。

转载于:https://www.cnblogs.com/ywlaixh/archive/2010/04/08/1707487.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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