四、滚动控制尽管优化向量ΔU包含了N c个控制变量序列,但是根据滚动控制原理,通常只使用这一序列中的第一个变量,即)Δu(k i ),忽略这一序列中的其余变量。当下一可采样周期到来时,使用新观测的状态变量x(k i +1),重复以上优化过程,计算出新的控制变量序列,从而使优化窗口不断向前推进,每一采样时刻都进行实时预测与优化。 例:继续上例,一阶系统模型状态空间为: 考虑r_w=0的情况。初始
文章目录一、定义二、点到点的轨迹三、通过点的轨迹四、时间最优的时间尺度 机器人轨迹的定义是:机器人位置随时间变化的规范称为轨迹。 有些情况下,机器人的轨迹完全由任务决定,例如,末端执行器需要跟踪一个已知运动的物体;另一些情况下,任务只是简单的要求机器人在一个给定的时间内从一个位置运动到另一个位置。 轨迹应该是关于时间平滑的函数,而且要满足关节速度、加速度、力矩的要求。 这里主要考虑三种情况的轨迹生
一、MPC简介 1.1 预测控制的日常应用 模型预测控制的设计目标是计算未来控制变量u的轨迹,以优化未来的系统输出y。优化过程在一个有限的时间窗口进行,并且利用优化时间窗口开始时的系统信息进行优化。为了理解预测控制的基本思想,以一个日常工作为例来进行说明。工作从上午9点开始,团队的工作目标是完成一个液体容器模型预测控制系统的设计和实现任务。我们会计划好接下来8个小时的工作内容,但是只按照接下来一个
文章目录 一、运动规划概述 二、运动规划基础 三、完整路径规划器 四、网格法 五、采样法 六、虚拟势场法 七、非线性优化 八、平滑化 机器人运动规划要解决的问题是,找到一种让机器人从初始状态运动到目标状态的运动方式,同时要能避开环境中的障碍,以及满足其他限制条件,如关节角度限制或力矩限制等。 一、运动规划概述 运动规划有一个重要的概念是构型空间,即C-space。C-space中的
1.引言 看过UR机器人脚本手册的都应该知道有这样一个直线插补函数: interpolate_pose(p_from, p_to, alpha); 参数:p_from表示初始pose,p_to表示目标pose,alpha通常为0-1之间的浮点数,如果alpha=0,则函数插值返回的pose是p_from;如果alpha=1,则函数插值返回的pose是p_to;如果alpha<0,则函数插
一、UR机器人坐标系默认情况下UR机器人的基坐标系和TCP如下图所示: 注意这里的TCP位置和坐标系都是在默认TCP配置的情况下,默认的TCP配置如下图所示: 如果用户想要自己设置TCP的位置和坐标系就可以在这个基础上进行配置,上图中的X,Y,Z,RX,RY,RZ表示用户自定义TCP与机器人默认TCP之间的关系(注意不是相对于基坐标系的关系)。X,Y,Z表示位置关系,RX,RY,RZ是使用的旋
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