前端知识点回顾

SVG与SMIL:XML技术在多媒体交互中的应用

SVG:可缩放矢量图形(Scalable Vector Graphics,SVG)、与其他网络标准无缝衔接、被定义于 XML 文本文件之中、是W3C 标准、可被 JavaScript 访问的文档对象模型(DOM)和事件、
SMIL: 同步多媒体集成语言、XML 编写、是W3C 标准、PowerPoint 的 Internet 对应物、可显示多种文件类型(文本、视频、音频…)、包含到其他 SMIL 呈现的链接、控制按钮、定义元素序列和持续时间和位置和可见性、扩展名是 *.smil、基于 XML所以标签对大小写敏感

事件捕获、事件冒泡

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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