PVCBOT【16号】忙碌者--机械蜜蜂

本项目介绍了一款名为“忙碌者”的仿生虫形机器人,它通过巧妙的机械与电子结合设计实现了类似虫子的爬行运动。特别之处在于通过切换电路电流方向控制驱动器变化状态。此外,该机器人装备有小型高效锂电池,并设计有一对翅膀以呈现勤劳蜜蜂的形象。
本项目是模仿虫子爬行的机器人。与前面几个主要依赖特定的机械结构来实现仿生运动的机器人不同,本项目机器人借助的是机械与电子相结合的设计——通过巧妙的结构动态切换电路的电流方向,以控制驱动器来回改变状态来实现模仿虫子的爬行过程。为确保效果,本项目机器人采用了体积小且电量足的微型锂电池作为电源,爬行起来还颇有一点风风火火的感觉,所以再起个名字叫“忙碌者”。



  本项目机器人专门装了一对翅膀,在造型上设计成勤劳蜜蜂的样子,就更贴合“忙碌者”之名了。


器材准备:
 
   
 
简要制作过程:  
 
 
 
 
 
 
 

 

 

 

 

 

 


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  视频: http://player.youku.com/player.php/sid/XMjczMTcyOTQw/v.swf

   详细教程: http://www.diy-bot.net/pvcbot?id=16

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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