9、刚性与柔性外骨骼的性能对比与控制策略分析

刚性与柔性外骨骼的性能对比与控制策略分析

1. 控制器原理与设计

在机器人控制中,KP、KI 和 KD 常数对相互作用力与电机速度之间的关系特性起着关键作用。一个低级的 PI 速度环用于跟踪电机轴上的期望速度。为了提高控制器对用户运动的敏感度,并补偿电缆传动的动态摩擦,在期望速度上添加了正反馈项。这一策略常用于补偿粘滑摩擦现象,能使外骨骼套装更具透明性。最终的期望速度公式如下:
[
\omega_d = K_P (\tau_g - \tau_{exo}) + \frac{K_I}{s} (\tau_g - \tau_{exo}) + K_D s (\tau_g - \tau_{exo}) + k_s \theta
]

2. 实验设置

为评估两种控制器的性能,进行了扭矩跟踪任务的精度测量实验,旨在测试设备在最终应用中的表现。

2.1 直接扭矩控制(刚性外骨骼)评估
  • 透明度测试 :该测试涉及 Rehab - Exos 的 4 个关节,用于测试其扭矩跟踪行为。用户需穿戴外骨骼以恒定速度完成圆周运动,圆周中心位于工作空间中间,直径为 300 毫米。用户通过手臂上端传递肩部运动,手部握住外骨骼末端执行器的 6 - DOF 力/扭矩传感器来交换肘部运动。透明度指标采用用户施加的测量末端执行器法向力 (F_h^*) 和观测器估计的关节扭矩。
  • 控制增益设置 :控制增益 (K_{\tau Ds})、(K_{\tau l})、(K_{\tau d}) 和 (K_{\dot{\theta}}) 使用模型参数设置,
同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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