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刀路轨迹的编程。

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简介：
我独立构建了Cimatron E的刀路模型。

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  • 刀具路径与编程
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    《刀具路径与编程》是一本专注于数控加工中刀具运动轨迹规划及编程技术的专业书籍。它详细介绍了如何通过高效的编程策略优化制造流程，提高生产效率和产品质量。书中涵盖了从基础概念到高级技巧的全面内容，适用于制造业工程师、学生和技术爱好者参考学习。 我自己编的Cimatron E的刀路。
     
  • MATLAB中的LQR轨迹追踪编程
    优质
    本教程介绍如何在MATLAB中使用线性二次调节器(LQR)进行轨迹追踪编程，涵盖理论知识及实践应用。 LQR轨迹跟踪的MATLAB编程是通过LQR控制器来实现直线或圆弧路径的追踪控制。
     
  • tuoqiu.zip_MATLAB刀轨_用matlab生成椭球_tuoqiu曲面加工_matlab曲面轨迹
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的程序代码，用于生成椭球和托丘（tuoqiu）曲面的数控加工刀具路径。通过该工具，用户能够高效准确地设计并优化复杂曲面零件的切削轨迹，适用于各类机械加工场景。 在机加工自由曲面的过程中，可以使用MATLAB生成设计曲面并规划刀具轨迹（例如，在加工椭球面的情况下）。
     
  • FANUC机器人轨迹编程示例
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    本教程提供一系列详尽实例，讲解如何使用FANUC机器人的编程语言进行路径规划与任务执行，适合初学者快速掌握相关技能。 FANUC机器人程序实例：走轨迹 在使用FANUC机器人的过程中，编写一个能够沿着指定路径行走的程序是非常常见的需求之一。下面是一个简单的示例来展示如何实现这一功能。 首先需要定义好机器人的工作区域以及要经过的关键点坐标。然后利用FANUC编程语言中的相关指令（如MoveC、MoveJ等）来描述机器人从一点到另一点的动作，确保路径的连续性和准确性。 为了保证程序执行时的安全性与效率，在编写代码之前应该仔细规划运动轨迹，并考虑诸如速度限制和加减速特性等因素。此外还需要对可能遇到的各种异常情况进行适当的处理以提高系统的鲁棒性。 通过这种方式可以有效地让FANUC机器人按照预设路线进行作业，满足不同应用场景下的自动化需求。
     
  • MPC_TrajPlanner_基于MPC的轨迹规划_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip
    优质
    本资源提供了一种基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的路径规划方法，适用于动态环境下的轨迹优化与生成。该方案旨在提高移动机器人的运动效率和安全性，并包含相关算法实现代码。下载后可直接应用于机器人导航系统开发中。 MPC_TrajPlanner_MPC模型预测_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip
     
  • Android GPS线路轨迹运行
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    Android GPS线路轨迹运行是一款实用工具软件，通过GPS定位技术记录用户的移动路径和速度等信息，帮助用户更好地规划出行路线、分析运动数据。 在Android平台上使用GPS（全球定位系统）是开发者实现位置服务、导航及跟踪功能的基础。本项目主要探讨如何在地图上绘制GPS定位的运行轨迹，这对于运动健康类应用或物流追踪应用来说是一个常见的需求。 Android中的定位服务主要是通过LocationManager和LocationListener来完成的。其中，LocationManager为系统提供的服务，用于管理各种位置提供者如GPS、网络等；而LocationListener则负责接收位置更新信息，并在接收到新信息时进行进一步处理与展示。 1. **注册LocationListener**：首先需要获取到LocationManager实例并通过`requestLocationUpdates()`方法注册一个LocationListener。此方法接受的位置提供者的名称、最小更新距离和时间，以及回调的监听对象参数用于控制位置更新频率及精度。 2. **处理位置信息更新**：当接收到新的定位信息时，会触发`onLocationChanged(Location location)`方法。该方法接收包含经纬度、海拔高度、速度等数据的Location对象作为输入，并可利用这些信息在地图上绘制点或线。 3. **轨迹绘制**：通常使用Google Maps API或其他第三方地图库来展示地图。获取到新的位置后，可以创建Marker标记以表示当前位置或者将连续的位置连接成线路形成轨迹。这涉及到了MapView的操作和对Overlays（覆盖物）的添加、更新等操作。 4. **保存与回放轨迹**：为了实现路线的保存及重播功能，需要把接收到的位置数据存储下来，可以使用本地数据库如SQLite或云端服务进行持久化处理；当用户希望查看历史记录时，则从这些地方读取位置信息并按照时间顺序在地图上重新绘制。 5. **权限管理**：自Android 6.0起，在应用中请求`ACCESS_FINE_LOCATION`和/或`ACCESS_COARSE_LOCATION`权限是必要的，否则无法使用GPS功能。请确保在整个开发过程中妥善处理这些权限的检查与获取。 6. **性能优化**：频繁的位置更新会消耗大量电量，因此在实际项目里需要平衡定位精度与电池寿命之间的关系。可以通过设置较大的位置变化阈值和时间间隔来减少耗电；或者考虑使用PassiveProvider以利用其他应用提供的位置信息。 7. **离线地图及地理编码功能**：若应用需支持无网络环境下的操作，可能还需要集成离线地图包，并实现地址转换为坐标（即地理编码）与反向过程的功能。 8. **实时轨迹平滑处理**：在实时绘制时可以采用滤波或移动平均算法来消除GPS信号的噪声，使显示出来的路径更加流畅自然。 通过上述知识点的学习和实践，你可以开发出能够实现实时位置跟踪并记录GPS运行轨迹的应用。当然这只是一个基础框架，在实际应用中还需要考虑更多因素如用户界面设计、错误处理机制以及网络条件下的数据同步等。
     
  • 飞行轨迹仿真_轨迹_flydata_着陆_飞行轨迹_
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    本项目旨在通过分析flydata数据，进行飞行轨迹的精确仿真，重点关注飞机着陆阶段的安全与效率优化。 根据各飞行阶段进行飞行轨迹仿真包括起飞、巡航和下降着陆。
     
  • 直线轨迹.rar_matlab 直线_转弯_运动轨迹_matlab 轨迹
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    本资源提供了利用MATLAB编程实现直线与转弯相结合的运动轨迹设计，适用于机器人路径规划和运动控制研究。包含源代码及详细注释。 可以生成直线轨迹、直线加速轨迹以及转弯轨迹，并展示物体的真实运动路径。
     
  • ACO_路径规划_轨迹规划_粒子群算法_matlab_shortest_轨迹优化
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    本研究运用粒子群算法在MATLAB环境中实现路径规划与轨迹优化，旨在寻找最短有效路径，适用于机器人导航和自动驾驶等领域。 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化方法。在觅食过程中，蚂蚁会在路径上释放信息素，其他蚂蚁根据感知到的信息素浓度来决定下一步移动的方向。该算法的关键在于模仿了蚂蚁选择转移概率的行为，并通过计算信息素和启发式函数值确定这些概率。此外，粒子群算法可用于机器人运动轨迹规划，帮助找到最短的路径。
     
  • C语言编写的轨迹生成器
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    这是一个使用C语言开发的高效轨迹生成工具，专为需要精确控制移动路径的应用而设计。该软件能够快速生成复杂的运动轨迹，并支持多种参数自定义设置，适用于机器人、动画制作等领域。 原理可以在中国知网搜索有关捷联惯导仿真的硕士论文。