Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть 4-DOF Optimal Control Simulation of DIY Robotic Arm

  • Brock Marcinczyk
  • 2025-10-09
  • 80
4-DOF Optimal Control Simulation of DIY Robotic Arm
Robotic ManipulatorOptimal ControlPontryagin’s Maximum PrincipleGradient Descent OptimizationEuler Lagrange DynamicsNonlinear ControlRobot Trajectory PlanningControl TheoryRobotics SimulationMATLAB RoboticsEnd Effector ControlEnergy Efficient RoboticsRobotic Arm OptimizationPath Planning RoboticsDynamic Systems
  • ok logo

Скачать 4-DOF Optimal Control Simulation of DIY Robotic Arm бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно 4-DOF Optimal Control Simulation of DIY Robotic Arm или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку 4-DOF Optimal Control Simulation of DIY Robotic Arm бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео 4-DOF Optimal Control Simulation of DIY Robotic Arm

This project demonstrates the design and optimal control of a 4-DOF robotic manipulator using advanced nonlinear methods. The dynamics are derived with the Euler–Lagrange equations, ensuring physical consistency across inertial, gravitational, and damping effects.

To generate efficient trajectories, we apply Pontryagin’s Maximum Principle (PMP), producing closed-form solutions for minimum-energy rest-to-rest motion. The finite horizon is not assumed in advance but instead emerges naturally through a gradient descent (G.D.) optimization loop, which refines control effort while driving the manipulator to its target.

The result is a seamless blend of analytic PMP solutions and numerical E.L. dynamics, validated through simulation of the manipulator’s end-effector motion under optimal control.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]