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[大数据/AI实战/云计算] 解析机器人数值优化技术 从基础算法到高级应用完整指南 解析算法/代码实现/案例研究

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解析机器人数值优化技术 从基础算法到高级应用完整指南 解析算法/代码实现/案例研究

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===============课程介绍===============

在机器人技术的发展中,数值优化算法起着至关重要的作用,它能够帮助机器人系统在面对复杂任务和不确定环境时做出最优决策。本课程将系统地介绍数值优化的理论原理、常用算法及其实现方法,并结合实际案例进行详细讲解和应用实践。数值优化的基本概念和工作原理

常见的数值优化算法,如梯度下降、遗传算法、粒子群算法等
数值优化在机器人路径规划、运动控制、目标识别等方面的应用
数值优化算法的性能评估与调优策略
实际案例分析,包括机器人自主导航、运动规划、参数优化等领域的应用实践
通过本课程的学习,您将掌握机器人领域数值优化算法的核心概念和实践技巧,为您在实际项目中应用数值优化技术提供强有力的支持。

===============课程目录===============

├─1:【视频】汪博直播答疑回放.mp4
├─机器人中的数值优化开课仪式.pdf
├─课件资料zip
(1)\第一章;目录中文件数:10个
├─1.【视频】Introduction.mp4
├─2Convex Sets.mp4
├─3【视频】High-Order Info of Functions.mp4
├─4视频】Convex Function Property.mp4
├─5【视 频】Unconstrained Optimization for Nonconvex Functions.mp4
├─6【视频】Modified Damped.mp4
├─L1_Instruction.pdf
├─L1思路提示.pdf
├─第一章作业.docx
├─第一章作业分享-坦克小白.pdf
(2)\第三章;目录中文件数:10个
├─1视频】带约束优化问题的定义.mp4
├─2视频】带约束优化问题的分类及复杂度.mp4
├─3】低维线性时间线性规划算法:Seidel算法.mp4
├─4低维线性时间严格凸二次规划算法.mp4
├─5视频】约束优化的3种序列无约束化方法.mp4
├─6KKT条件与PHR增广拉格朗日乘子法.mp4
├─HW3_20220822_175717.rar
├─L3-Instruction.pdf
├─L3-Numerical Optimization in Robotics.pdf
├─第三章作业思路提示-助教姜金圻.pdf
(3)\第二章;目录中文件数:9个
├─1视频】章节内容介绍.mp4
├─2视频】为什么要引入拟牛顿法.mp4
├─3视频】凸且光滑的函数的BFGS优化算法.mp4
├─4视频】非凸但平滑的函数BFGS优化算法.mp4
├─5视频】L-BFGS优化算法.mp4
├─6视频】线性共轭梯度法.mp4
├─7视频】牛顿共轭梯度法.mp4
├─8视频】应用:平滑导航路径生成.mp4
├─L2-Numerical Optimization in Robotics.pdf
(4)\第五章;目录中文件数:6个
├─1视频】Smoothing Techniques.mp4
├─2视频】Adjoint Sensitivity Analysis.mp4
├─3视频】About Linear Solvers.mp4
├─4Resources for Optimization Softwares.mp4
├─5视频】大作业.mp4
├─L5-Numerical Optimization in Robotics.pdf
(5)\第四章;目录中文件数:9个
├─1视频】PHR增广拉格朗日乘子法.mp4
├─2.【视频】约束优化应用1:控制分配问题.mp4
├─3视频】约束优化应用2:碰撞距离计算.mp4
├─4频】约束优化应用3:非线性模型预测控制.mp4
├─5视频】锥与对称锥.mp4
├─6视频】锥增广的拉格朗日.mp4
├─7视频】应用:时间最优的路径参数化.mp4
├─L4 Numerical Optimization in Robotics.pdf
├─L4Homework.pdf
(6)\第一章\第一章第一节;目录中文件数:1个
├─L1-Numerical Optimization in Robotics.pdf
(7)\第一章\第一节;目录中文件数:2个
├─Matrix Computations.pdf
├─参考资料.zip

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自从用了快捷回复,上六楼再也不费劲儿了!

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好资源,感谢分享

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这类资源还是很稀缺的,很难得!

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终于找到组织了,大力支持!

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感谢楼主分享这么棒的It教程,送你一个大大的赞

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非常棒的it论坛,每天来学习新技术

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这个真的找了很久,最近正在研究这个

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每天学习!每天加油!
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