「zmpJAVA计算」java 计算
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谁有java编程思想第五版 高清扫描pdf
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java编程思想第五版是Bruce Eckel编写的java学习名著，全球的java程序员推荐。
本书特点：
适合初学者与专业人员的经典的面向对象叙述方式，为更新的Java SE5/6增加了新的示例和章节。
1、测验框架显示程序输出。
2、设计模式贯穿于众多示例中：适配器、桥接器、职责链、命令、装饰器、外观、工厂方法、享元、点名、数据传输对象、空对象、代理、单例、状态、策略、模板方法以及访问者。
3、为数据传输引入了XML，为用户界面引入了SWT和Flash。
4、重新撰写了有关并发的章节，有助于读者掌握线程的相关知识。
5 、专门为第4版以及Java SE5/6重写了700多个编译文件中的500多个程序。
6、支持网站包含了所有源代码、带注解的解决方案指南、网络日志以及多媒体学习资料。
7、覆盖了所有基础知识，同时论述了高级特性。
8、详细地阐述了面向对象原理。
双足机器人有哪些常见的平衡算法？
在最开始的双足机器人使用的平衡控制策略是“静态步行”（static walking）
这种策略的特点是：机器人步行的过程中，重心（COG，Center of Gravity)的投影始终位于多边形支撑区域（support region）内，
这种控制策略的好处在于：在整个的行进过程中，机器人可以在行走动作中停止而不摔倒，但代价是行动速度非常迟缓（每一步需要花费10秒甚至更长）（因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域，否则将不稳定），因为静态步行和人类的期望相差甚远，
于是人类开发出来了另一种步行平衡策略：“动态步行”（dynamic walking）。
在动态步行中机器人的行动速度被提升至了每步不超过1秒。但是弊端也是显而易见的，机器人难以在运动的状态下立即停顿（惯性的作用），从而使得机器人在状态转换的过程中变得不稳定。为了解决惯性带来的影响，零力矩点（ZMP，zero moment point）被引入到了这一控制策略中。在单脚支撑相中，ZMP=COG。引入ZMP的好处在于，如果ZMP严格的存在于机器人的支撑区域中，机器人绝对不会摔倒。
Xzmp代表正向ZMP，Xmc代表质量中心的前进位移，l是倒立摆的长度，g是重力加速度。
由于复杂地形的双足平衡无法由单一的控制器实现，所以多个控制器的切换策略被用于解决平衡问题。在这一个策略中，机器人的行走被设定为一个周期（cycle）每一个周期被分成了不同的行走阶段（stage）
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