机器人不确定系统 Robust Controllers 频域MIMO控制器设计(不确定性建模) 机器人本身就是一个高度非线性的系统,对于非线性系统的控制,可以把非线性因素考虑为系统的不确定性或扰动,因此,这样就可以采用鲁棒控制这个工具来进行机器人控制系统的设计,考虑不确定性的摄动以及外界扰动的变化,其自身建模的不确定性(可能由于用非线性理论来解决非线性问题的建模不准确带来的不确定
机器人线性控制理论:H-infinity 最优控制 在机器人控制理论中,鲁棒控制是一种不错的设计工具,机器人H-infinity最优控制是一种基于H-infinity控制理论的控制方法,旨在通过优化系统的控制器,使机器人系统具有最优的鲁棒稳定性和最小的H无穷范数,以实现高精度、高效、高稳定的运动控制。 在机器人控制中,H-infinity最优控制方
机器人现代控制系统设计——基于bode灵敏度函数、积分设计控制系统 本篇博文主要介绍下机器人控制系统的一些现代控制理论设计方法,运用控制论来解决控制器的设计问题,主要解决机器人系统(最小相位系统)轨迹跟踪控制问题。 一般而言,控制系统的设计可以通过MATLAB中控制系统APP进行设计比较方便。 机器人的现代控制系统设计是一个广泛的领域,其中
机器人最优控制与逆最优控制理解与程序实现: 机器人在执行期望目标任务时,我们希望机器人能精确地达到人类所预设的目标,那么我们就来理解下什么是最优控制和逆最优控制。 因此,最优控制是期望最小化或者最大化目标。 MATLAB学习最优控制推荐书目: 这本书涵盖MATLAB实现最优控制的一些例子,适合初学者学习。 很显然最优控制和逆最优控制是一种相反的关系: 最优控制理论是数学优化
一、简介 在机器人的先进控制领域中,交互控制应用广泛。交互控制为接触机器人与人类用户提供了身体互动的机会,与人类进行强力交互的机器人在实现性能和稳定性方面面临着特殊挑战。它们需要低且可调节的端点阻抗以及高的力容量,并且需要具有低固有阻抗、表现出高阻抗(相对于人类受试者)的能力以及高力重量比的执行器。力反馈控制可用于提高执行器性能,但会导致众所周知的交互稳定性问题。 环路成形设计方法
突破传统基于输入输出反馈框架下的限制,探究基于现代控制论的机器人控制技术,解决常见的控制问题。
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机器人不确定系统 Robust Controllers 频域MIMO控制器设计(不确定性建模)
机器人线性控制理论:H-infinity 最优控制(权重函数设计)
机器人现代控制系统设计——基于bode灵敏度函数、积分方法设计控制系统
机器人最优控制与逆最优控制理解与程序实现
机器人先进控制系统中的 Loop Shaping(回路成形)方法与代码实现
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