文章目录 Matlab 仿真——直流电机速度控制(2)系统分析 0. 被控对象与设计要求 1. 开环响应 2. LTI 模型特征 3. 其他输入信号的响应 4. 引用 Matlab 仿真——直流电机速度控制(2)系统分析 上一节我们成功在matlab建立好了电机系统模型,这一节我们来分析这个系统的时域响应
文章目录 Matlab 仿真——直流电机速度控制(1)直流电机建模 1. 物理模型 2. 系统方程 2.1 转换方程表达 2.2 状态空间表达 3. 设计要求 4. Matlab表达 4.1 转换方程表达 4.2 状态空间表达 5. 引用 Matlab 仿真——直流电机速度控制(1
一、minitaur 简介 这是来自宾夕法尼亚大学的一款机器人,叫 Minitaur,看图你就明白了。 四足机器人的运动控制通常需要大量的专业知识,以及突如其来的灵感(调参)。在之前的文章中,我们就用了很大的一个篇幅来讲控制信号的生成以及调节(详情请参考开头给出的两篇文章),然而这只是产生四足机器人能够完成周期性运动的控制
一. 前言 上篇中详细阐述了经典的自抗扰控制算法的原理,本篇将围绕两种ADRC算法展开,针对扩张状态观测器的参数整定问题进行详解,同时,对跟踪微分器的几个重要应用进行介绍。 二. 两种典型的ADRC算法 自抗扰控制算法的核心,在于通过扩张状态观测器动态观测系统的“总扰动”,在补偿系统后,将其简化为积分器串联系统,由此,扩
一. 前言 上篇中详细阐述了几种经典的PID控制算法及其存在的问题以及改进思路了,本篇将围绕韩京清教授开创的自抗扰控制算法进行阐述,该算法为工业控制领域带来了一项可操性极强的自动控制技术。 二. ADRC的算法原理 现代控制理论虽然提出了许多性能卓越的控制算法与设计方法以及分析工具,然而,现代控制理论所设计的控制器往往高
本文主要介绍如何利用MATLAB编程或者Simulink工具绘制伯德图和奈奎斯特图 一、用程序绘制伯德图和奈奎斯特图 1、conv()函数的介绍 conv()函数可用于计算两个向量卷积,简单理解其实就是可以用来计算多项式乘法。我们用conv()函数可以很方便的对传递环数的分子或者分母进行计算, 举个例子比如系统的传递函数如下(本文以此
一. 前言 PID控制算法是工业控制领域数十年来应用最广泛的经典控制算法之一,其理论原理易于理解,算法结构简单,易于工程实现,这也是其受到工程师们青睐的重要原因。 尽管算法原理简单,其参数整定难度却因被控对象而异,不同工程师对同一被控对象整定出的PID参数也各不相同。这对PID控制算法的理解以及工程经验提出了很高的要求。本篇将从PID控制算法展开,针对PID控制算法
本文主要内容:PID控制器,MATLAB/Simu link仿真模型的搭建、介绍以及各控制器性能的比较与分析。 一、本文中用到的Simulink模块 1、 传递环数模块 (Transfer Fcn) 2、 常数模块 (Constant) 3、求和模块 (Sum)
先上结论: 在构型空间(也就是C空间中),不管机器人的构型如何,有几个自由度,它在构型空间中都只是一个点!!! 1. Work-Space与C-Space的关系: 方向 操作 特点 C-Space => Work-Space 正运动学 满射 Work-Space => C-Space
目录 树莓派控制无人机实现定点降落(二)——树莓派或ubuntu安装mavros 1、安装依赖 2、创建工作空间 3、安装mavlink和mavros 4、设置工作空间并安装 (1)问题 (2)connection refused 5、安装GeographicLib datasets 6、catkin编译
1、可观性 1.1、可观性定义 客观性即指通过系统输出能否反映系统初始状态(状态的变化能否由输出反映出来); 形式上如果根据一系列的输出及控制输入可以在有限时间内唯一地确定系统状态则系统客观; 其定义中存在三个关键词:动态系统、状态、输出。 举例: 在中医看病中,动态系统为人,望闻问切即为输出,而状态即为人是否生病生了什么病,客观就是由望闻问切的结果推断人的状态;
前两篇文章是关于在关节空间中进行机械臂的运动控制: MoveIt简单编程实现关节空间机械臂运动(逆运动学) MoveIt简单编程实现关节空间机械臂运动(正运动学) 通过对关节空间下的机器人6个轴进行控制,每个轴的变化都是通过插补进行完成运动,六个轴互相不会关心其他轴是如何运动的,机器人轴端在两个点之间走出的轨迹是任意的曲线。 但是对于一些任务重,要求机械臂终端轨迹的形状是直
简介 今天来分享一下我是如何用最短的时间进行智能小车的PID调速的。在疫情期间比较无聊,在某宝买了一个智能小车底盘和一堆零件,基于Arduino Due和树莓派进行开发,Due负责底层控制,树莓派进行上层控制器开发,比如斯坦利控制器或者模型预测控制器进行轨迹跟踪。 本次采用Simulink工具链完成,小车的所有代码均基于Simulink Target Support Package完成。
Moveit在规划路径的时候考虑如何躲避障碍物的问题,Moveit可以实时的检测空间中的障碍物,并规划处轨迹绕过障碍物。 在场景中加入障碍物方式 在Moveit中 具有一个规划场景监听器的模块结构,可以用来检测机器人场景中是否存在障碍物。障碍物有几种方式可以告诉监听器: 通过Rviz界面的形式添加。 通过程序(C++/Python
写在前面 下面程序中涉及到如下两部分内容: 正逆运动学算法:五自由度机械臂正逆运动学算法(C语言+Matlab) 简易矩阵运算库:自写的C语言矩阵运算库 空间直线插补仿真: 五自由度diy机械臂简易实验结果: 空间圆弧插补仿真:
具体介绍见就上一篇文章:《MoveIt简单编程实现机械臂运动(正运动学)》 使用的是probot机械臂模型,还是在关节空间下。首先看一下逆运动学规划的例程,逆运动学规划简单的说就是直接给机械臂末端机构需要到达目标的位置,由系统求出逆解之后进行路径规划,从而实现的机械臂运动。 运行例程: roslaunch probot_an
目录 1、什么是MAVLink 2、MAVLink的优势 3、MAVLink信息结构 3.1、MAVLink V1.0 3.2、MAVLink V2.0 4、心跳包(HEARTBEAT MESSAGE) 5、全球定位信息(GLOBAL POSITION MESSAGE) 6、命令信息(COMMAND MESSAGES) 6.1、COMMAND_LONG 6.2、任务项命令(TH
用了这么久ROS MoveIt,你真的了解它么? 你可能使用MoveIt控制过实物机器人,但是MoveIt运动规划的pipeline是什么? 你可能听说过ROS的插件机制,但是如何通过代码实现一个插件? 你可能尝试更换过MoveIt的运动规划器,但是如何调用自己的运动规划算法? 如果你也有这些疑问,欢迎来到这里我们一起探讨。 课程目的: 《如何在MoveIt中集成自定义运动规划算法》课程将为你
基于车辆模型的横向控制方法 1. 简介 1.1. 无人驾驶车辆 1.2. 横向控制和纵向控制 1.3. 横向控制 1.3.1. 无模型横向控制 1.3.2. 基于模型横向控制 2. 基于车辆运动学模型的控制方法 2.1. 车辆运动学模型 2.2. 纯跟踪控制算法 2.3. 后轮反馈控制算法 2.4. 前轮反馈控制算法 3. 基于车辆动力学模型的横向控制 3.1. 车辆线性二
旋转运动学 线速度和角速度 粒子在坐标系中 的平面做圆周运动,坐标为: 。 对坐标求导得: (1) 其中 ,这里的 和 的 是不同的,也用了两种字体区分, 是 。 是旋转角对时间求导 的系数。 是我们定义的一个反对称矩阵。 对公式(
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信