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ATIDAQFTDemoVB6
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robot_control
- 采用D-H法建立了多自由度机械臂末端执行器相对于基础坐标系的位置与姿态,即多自由度机械臂的正运动学模型。其次对多自由度机械臂的逆运动学模型进行了分析。最后通过采用Langrange法对多自由度机械臂的动力学进行了建模,并对多自由度机械臂的动力学模型及其特点进行了分析。 针对多自由度机械臂数学模型的不确定性问题,提出一种基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法。(The position and attitude of the end effector of the multi DOF Manip