20、如何在 RoboCup@Work 中获胜?

如何在 RoboCup@Work 中获胜?

1. Swarmlab@Work 实验室与 youBot 平台

Swarmlab 是马斯特里赫特大学知识工程系的研究实验室,专注于设计自主系统。其研究目标是创建能够在复杂多样环境中自主运行的自适应系统和机器人。Swarmlab@Work 团队于 2013 年初成立,由 5 名博士生和 2 名资深教员组成,该团队赢得了 2013 年 RoboCup 德国公开赛和 2013 年 RoboCup 世界锦标赛的 @Work 比赛。团队的使命是将 Swarmlab 在工业机器人领域的研究成果应用到实际中,并确定与核心研究领域(自主系统、强化学习和多机器人协调)相关的新研究挑战。

本次比赛使用的机器人平台是 youBot,它由 KUKA 制造,是一个全向平台,具有四个麦克纳姆轮、一个 5 自由度的机械臂和一个两指夹爪。该平台专为工业环境设计,可执行各种工业任务,同时也是开源的,面向教育和研究市场。

youBot 的全向底座尺寸约为 580x380 毫米,高 140 毫米,重 20 千克,可承载 20 千克的有效载荷。由于采用了四个麦克纳姆轮,它可以向各个方向移动,最大速度为 0.8 米/秒。底盘由 3 毫米厚的不锈钢板制成,内部装有基于迷你 ITX Atom 的 PC 板,配备 2GB 内存和 32GB SSD 闪存驱动器,用于机器人的机载处理和控制。此外,底座内还包含不同的电机、电机驱动板、充电和配电单元,机器人由 24 伏、5 安培的免维护可充电铅酸电池供电,所有硬件模块通过实时 EtherCat 进行内部通信。

youBot 的机械臂由铸造镁制成,具有 5 个自由度,夹爪具有 2 个自由度。机械臂高 655 毫米,重 6.

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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