53、机器人关节扭矩与地面反作用力估计及预定义时间外力估计方法

机器人关节扭矩与地面反作用力估计及预定义时间外力估计方法

1. 引言

多足机器人在机器人研究领域受到广泛关注。相较于轮式机器人,四足机器人具备更好的灵活性和移动性,可用于完成复杂任务,如在复杂环境中导航、地下矿区巡逻、爬楼梯、行星探索等。准确估计地面反作用力和接触状态对于设计稳健稳定的控制器至关重要。

接触力估计和接触检测方法主要分为三类:
- 添加外部力传感器:可靠的力传感器通常价格昂贵,且在机械安装上存在困难,部分传感器还易受冲击而性能下降甚至损坏。
- 基于学习的方法:需要大量可信数据集和真实标签,而这些往往难以获取。
- 基于模型的观测器设计:不受上述问题限制,在机器人模型具有一定精度时,具有良好的估计性能。

在观测器设计中,收敛时间是一个重要因素。有限时间观测器、固定时间观测器和预定义时间观测器相继被提出。与传统渐近收敛观测器相比,这些观测器具有更快的收敛速度、更高的精度和对不确定性的鲁棒性。其中,预定义时间观测器能完全消除所有依赖,收敛时间可由观测器任意给定。

本文提出了一种新型预定义时间动量观测器(PTO),用于估计四足机器人的外力。主要贡献如下:
1. 推导了基于动量的二阶标准观测器形式,并提出了基于该标准形式的新型预定义时间观测器(PTO)。与SOSM观测器和HGO观测器相比,PTO具有更好的收敛性和对测量噪声的低敏感性。
2. 基于标准观测器形式,提出了高增益观测器(HGO)。在模拟四足机器人中比较了一阶动量观测器、二阶滑模动量观测器、HGO和PTO的性能。
3. 从理论上保证了所提出观测器的稳定性和预定义时间收敛性。

2. 预备知识与问题描述

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模仿真技巧,拓展在射频无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理工程应用方法
内容概要:本文系统介绍了无人机测绘在多个领域的广泛应用,重点阐述了其在基础地理信息测绘、工程建设、自然资源生态环境监测、农业农村管理、应急救灾以及城市管理等方面的实践价值。无人机凭借灵活作业、低成本、高精度和快速响应的优势,结合航测相机、LiDAR、多光谱、热成像等多种传感器,能够高效获取DOM、DSM、DEM、DLG等关键地理数据,并生成三维模型,显著提升测绘效率精度,尤其适用于复杂地形和紧急场景。文章还强调了无人机在不同时期工程项目中的动态监测能力及在生态环保、土地确权、灾害应急等方面的数据支撑作用。; 适合人群:从事测绘、地理信息系统(GIS)、城乡规划、自然资源管理、农业信息化、应急管理等相关工作的技术人员管理人员;具备一定地理信息基础知识的专业人员;无人机应用从业者或爱好者。; 使用场景及目标:①了解无人机测绘的技术优势及其在各行业中的具体应用场景;②为实际项目中选择合适的无人机测绘方案提供参考依据;③支持政府部门、企事业单位在土地管理、工程建设、灾害应对等领域实现数字化、智能化决策。; 阅读建议:此资源以应用为导向,涵盖了技术原理实践案例,建议结合具体业务需求深入研读,并可进一步索取“无人机测绘设备选型作业流程清单”以指导实际操作。
### 机器人扭矩计算方法 对于机器人扭矩计算,通常涉及到动力学建模以及力矩平衡方程的应用。具体而言,为了实现精确的运动控制并确保稳定性和响应性能,需要考虑多个因素。 #### 动力学模型建立 在进行扭矩计算之前,首先要基于牛顿-欧拉公式或拉格朗日方程构建完整的多体系统动力学模型[^4]。此过程涉及定义各个连杆的质量属性、惯量张量以及其他物理参数。例如: ```cpp // 假设已知末端执行器的位置姿态信息 Eigen::Vector3d end_effector_position; Eigen::Quaterniond end_effector_orientation; // 计算雅可比矩阵 J(q),其中 q 表示关节角向量 std::array<double, 42> jacobian_array = model.zeroJacobian(franka::Frame::kEndEffector, robot_state); Eigen::Map<const Eigen::Matrix<double, 6, 7>> jacobian(jacobian_array.data()); ``` #### 扭矩计算原理 一旦获得了系统的动态特性表示形式,则可以通过以下方式来确定所需施加于各电机上的转矩τ: \[ \tau = J^{T}(q)\cdot F_{ext} + g(q) \] 此处 \(F_{ext}\)代表外部作用力(如地面反作用力),\(g(q)\)则指重力补偿项;而\(J^{T}(q)\)为广义坐标系下对应的雅克比矩阵转置。 #### 实际应用中的注意事项 当应用于行走机构时,还需特别关注以下几个方面: - **接触检测**:识别哪些腿处于支撑相位,并据此调整相应的约束条件; - **摩擦效应**:考虑到不同表面材质带来的影响,适当引入库仑摩擦定律或其他更复杂的模型; - **实时性要求**:由于快速变化的工作环境可能导致频繁的状态切换,因此算法设计应注重效率优化以满硬件平台的时间窗口限制。 ```python def compute_torque(external_force, joint_angles): """ 根据给定的外力和关节角度计算所需的电机扭矩 参数: external_force (numpy.ndarray): 外部作用力数组 joint_angles (list[float]): 关节角度列表 返回值: numpy.ndarray: 各个电机需施加的扭矩值 """ # 获取当前状态下雅可比矩阵及其转置 jacobi_matrix_transpose = calculate_jacobi_matrix_transpose(joint_angles) # 加入重力补偿分量 gravity_compensation = calc_gravity_effect(joint_angles) # 应用上述公式完成最终结果合成 torques = np.dot(jacobi_matrix_transpose, external_force) + gravity_compensation return torques ```
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