81、感知不确定性下的决策理论规划:极简主义与无传感器操作

感知不确定性下的决策理论规划:极简主义与无传感器操作

1. 引言

在机器人操作中,传统方法往往面临可预测性的不确定性增加和更大的传感负担等问题。然而,在信息空间(I - space)中进行规划,有可能避免这些问题。近年来,出现了一些研究,表明可以在很少或根本没有传感的情况下实现操作目标,这催生了一种极简主义方法。这种方法的核心是设计能够简化I - space的传感器,而不是一味追求精确估计。

2. 极简主义与无传感器操作示例
  • 无传感器操作原理 :乍一看,无传感器的操作似乎荒谬。因为从正向投影的角度,如果自然因素导致配置转换存在不确定性且没有传感器,那么不确定性似乎只会增加。但实际上,柔顺运动具有减少不确定性的能力。例如,仅仅知道某些运动命令已成功应用,就可能减少不确定性。
  • 倾斜托盘示例 :一个早期的无传感器操作演示是,将一个艾伦扳手(L形扳手)放在托盘里,通过向几个方向倾斜托盘,就可以将扳手置于已知的方向,无论其初始配置如何,且无需传感器。这可以看作是图中所示托盘里球滚动示例的更复杂扩展,这里的力F由重力引起。
3. 挤压零件的无传感器操作
  • 问题描述 :假设工厂中凸多边形零件沿着传送带逐个到达,需要将它们用于组装操作并放置到给定的方向。机器人使用平行夹爪夹具,通过将夹爪合拢来执行挤压操作。夹爪以恒定速度相互靠近,速度慢到可以忽略动力学影响,其中一个夹爪可视为无摩擦接触。机器人可以在[0, 2π)(由于对称性,实际只需[0, π))的任何方向上执行挤压操作。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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