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【
轨迹
规划】基于matlab改进的粒子群算法3-5-3机械臂多项式
轨迹
规划【含Matlab源码 4384期】.mp4
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-07-19 20:31:33
9.22MB
matlab
1
基于flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户
轨迹
查询大数据开发项目
# wifi 基于flume+kafka+HBase+spark+ElasticSearch的用户
轨迹
查询大数据开发项目 项目名称:实时的用户
轨迹
查询项目 项目介绍: 利用企业建设的WIFI基站,实时采集用户的信息,可以基于这些信息做用户画像处理,网络安全监控,精准营销等; 项目架构: 主要是基于Flume+Kafka+Sparkstreaming +HBase+ES来实现实时的用户信息存储
轨迹
查询任务。 每个部分的数据运行结果以及集群的运行状况见结果文件ProjectResult!!!
2024-07-08 22:13:24
301.98MB
kafka
kafka
flume
elasticsearch
1
多
轨迹
段平滑过渡的前瞻插补算法
针对
轨迹
规划时采用首尾速度为零的加减速控制方法中存在的频繁启停,以及末端执行器在插补过程中加速度过渡不平滑等问题,提出了一种基于非对称S形加减速控制的多
轨迹
段平滑过渡的前瞻插补算法.该算法在相邻
轨迹
段间采用圆弧模型对衔接拐角处平滑过渡,在给定
轨迹
衔接点坐标和过渡圆弧半径等参数的情况下,规划出衔接圆弧处的最优速度.对插补算法中归一化因子的求解,采用一种新型柔性加减速控制算法,该算法由余弦加减速曲线在直线形加减速曲线上拟合而成,减少了余弦加减速算法的运算量,保证了加速度控制的平稳性.试验结果表明,该算法可以实现多
轨迹
段衔接处的圆滑过渡,保证运动速度的平滑度与连续性,有效提升了末端执行器的运行效率.
2024-06-25 11:08:50
2.52MB
速度前瞻
1
六自由度机械臂D-H参数,正逆解代码,
轨迹
规划代码
六自由度机械臂D-H参数,正逆解代码,
轨迹
规划代码,适用于机械臂运动规划研究
2024-06-17 16:44:34
252KB
1
swing的太阳系
轨迹
模型
swing 窗口+画笔为主写的行星绕太阳转的模型
2024-06-12 08:13:59
56KB
swing
1
六自由度搬运机器人正逆运动学和
轨迹
规划.docx
本文代码均在装有Robotics Toolbox14.0工具箱的matlab环境下运行,主要涉及对指定六自由度机器人的正逆运动学分析,求解和仿真,以及对
轨迹
规划的仿真。
2024-05-29 21:05:52
864KB
matlab
六自由度
正逆运动学
轨迹规划
1
六轴机械臂运动学正、逆解及
轨迹
规划带源码
①运动学正解:输入六个关节角度,输出位姿(x,y,z,gama,beta,alpha); ②运动学逆解:输入位姿(x,y,z,gama,beta,alpha),输出8组6个关节角度值;
轨迹
规划代码包括了:③直线插补;④圆弧插补;⑤五次多项式
轨迹
规划; 五次多项式
轨迹
规划包括:点对点
轨迹
规划和多点间的
轨迹
规划;
2024-05-24 11:04:13
4.47MB
机器人运动学
1
论文研究-基于内模扩展LQ方法的WMR
轨迹
跟踪控制.pdf
针对现有非线性控制方案的一些瓶颈问题,从线性控制的角度出发,开展了一种用于WMR的线性二次型最优控制方法设计的研究。基于WMR的运动学模型采用动态反馈线性化技术将非线性运动学模型转换为线性模型;然后选取跟踪误差及误差收敛速度作为设计指标;同时考虑实现渐进跟踪,针对不同形式的参考
轨迹
,根据内模原理对控制器模态进行扩展,利用线性模型设计基于内模扩展LQ最优
轨迹
跟踪控制器;最后通过动态反馈反变换得到实际控制器。此外,通过将此方法的控制效果与几种经典方法进行仿真比对,说明了此方法对于跟踪的精确性和快速性上有较大优势。
2024-05-21 20:15:06
1.24MB
1
高斯伪谱算法C++封装库【直接使用,无依赖】
这是作者花了很多心血编译并封装的高斯伪谱算法等一系列最优控制算法的封装库,可以求解各种
轨迹
优化问题。项目主要基于Lpopc进行封装,并提供了visual studio demo项目供学习。通过ElegantGP(该库名称),您可以构建各种复杂最优控制问题并求解。它所依赖的arma和MKL我也都打包在了这个库中,您无需为依赖问题而烦恼。C++求解高斯伪谱算法,从现在开始将不再困难!
2024-05-16 18:01:59
431.14MB
最优控制
轨迹优化
基于深度学习的乒乓球目标检测与旋转球
轨迹
预测.pptx
基于深度学习的乒乓球目标检测与旋转球
轨迹
预测.pptx
2024-05-08 09:18:26
908KB
1
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