爱背单词不摆烂——Beta冲刺day2

爱背单词不摆烂 团队 2024-05-21 23:27:39
这个作业属于哪个课程2302软件工程
这个作业要求在哪里团队作业——beta冲刺+事后诸葛亮
团队名称爱背单词不摆烂
这个作业的目标记录Beta冲刺day2
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其他参考文献《构建之法》

目录

  • 一、SCRUM部分
  • 1.1、成员描述
  • 1.1.1、组长222100308向至尚
  • 1.1.2、组员222100122洪冠诚
  • 1.1.3、组员112101225吴淇
  • 1.1.4、组员182000214廖文焘
  • 1.1.5、组员222100305庞财莹
  • 1.1.6、组员222100303陈昕
  • 1.1.7、组员052101413任广湃
  • 1.1.8、组员222100319陈司怀
  • 1.2、SCRUM会议照片
  • 二、PM报告
  • 2.1、工作进度估计
  • 2.2、项目燃尽图
  • 2.3、任务总量变化
  • 2.4、项目最新进展


一、SCRUM部分

1.1、成员描述

1.1.1、组长222100308向至尚

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 初步完成语音接口的搭建
  • 存在的问题/遇到的困难: 讯飞语音提供的语音接口是流式传输,需要解决可能出现的断连情况
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续解决语音接口同时开始后台接口开发

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1.1.2、组员222100122洪冠诚

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 编写beta冲刺day2博客,绘制项目燃尽图。
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 撰写beta冲刺day3博客,绘制项目燃尽图,初步搭建PPT框架。

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1.1.3、组员112101225吴淇

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 实现获取全部单词书接口
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续实现学习模块接口

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1.1.4、组员182000214廖文焘

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 计划增加词书选择按键
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 实现该按键的功能

1.1.5、组员222100305庞财莹

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 增加封禁用户弹出框,完善用户体验
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 和后端对接,确定需要增加的功能以及接口,完善网站

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1.1.6、组员222100303陈昕

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 协助前段人员进行弹窗dialog的测试
  • 存在的问题/遇到的困难: 暂无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 协助管理员页面前端人员进行改进功能的测试

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1.1.7、组员052101413任广湃

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 学习文章测试部分
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 继续学习JMeter

1.1.8、组员222100319陈司怀

  • 从昨天站立式会议到现在的成就: 用户模块接口压力测试
  • 存在的问题/遇到的困难: 无
  • 从现在到明天站立式会议的安排: 文章模块接口压力测试

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1.2、SCRUM会议照片

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二、PM报告

2.1、工作进度估计

任务总量已完成工作量剩余任务量
100%24%76%

2.2、项目燃尽图

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2.3、任务总量变化

主要针对Alpha冲刺答辩时老师和助教提出的一些问题进行改进,比如增加确认封禁用户的弹窗等。

2.4、项目最新进展

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内容概要:本文系统研究了基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性问题,结合机械臂正向与逆向运动学建模、蒙特卡洛法分析工作空间、笛卡尔空间内的圆弧轨迹生成等关键技术,利用Matlab实现了双臂系统的协同控制与轨迹跟踪仿真。重点探讨了雅可比矩阵伪逆法在解决冗余自由度机械臂逆运动学问题中的应用,深入分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性,并通过仿真实验验证了该方法在复杂任务场景下的有效性、稳定性与鲁棒性,为多臂机器人在工业自动化、精密操作等领域的协同作业提供了理论依据与技术支持。; 适合人群:具备机器人学、自动控制理论基础及Matlab编程能力的科研人员与工程技术人员,特别适合从事机械臂控制、轨迹规划、多机器人协同等方向的硕士、博士研究生及相关领域研究人员。; 使用场景及目标:①掌握基于雅可比伪逆法的机械臂逆运动学求解原理与实现方法;②理解双臂系统在笛卡尔空间中协同轨迹规划的机制;③分析并优化轨迹跟踪过程中的误差收敛性能;④为多机器人系统在复杂动态环境下的高精度协同控制提供算法设计与仿真验证支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,按照文档目录循序渐进地学习,重点关注算法实现细节、仿真参数设置与结果分析部分,同时可进一步探索将智能优化算法或深度学习方法引入轨迹规划与误差补偿的研究方向。

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