16、机器人混合力/位置模糊控制技术解析

机器人模糊力/位置控制解析

机器人混合力/位置模糊控制技术解析

1 机器人运动学基础

1.1 正向运动学

正向运动学描述了根据机器人关节配置确定其操作坐标向量的关系。对于机器人操作臂,位置直接运动学模型可表示为:
[x = h(q)]
其中,(x \in \mathbb{R}^{d + m}) 是操作坐标向量,(q) 是关节配置,(h) 是向量函数。该方程被称为机器人操作臂的直接运动学方程。

函数 (h) 的分量由机器人的齐次变换矩阵的乘积隐式确定:
[^0_nT = ^0_1T ^1_2T ^2_3T ^3_4T \cdots ^{n - 1}_nT]
一般来说,描述坐标系 (P_b) 相对于坐标系 (P_a) 相对位置的齐次变换矩阵 (^a_bT \in SE(3) \subset \mathbb{R}^{4\times4}) 可表示为:
[^a_bT =
\begin{bmatrix}
^a_bR & ^a_bp \
0^T & 1
\end{bmatrix}
\in SE(3) \subset \mathbb{R}^{4\times4}]
其中,(^a_bp \in \mathbb{R}^3) 描述位置,(R \in SO(3) \subset \mathbb{R}^{3\times3}) 描述方向。

对于三菱 PA10 - 7CE 机器人,齐次变换矩阵 (^0_nT)((n = 6))可使用 HEMERO 工具计算,使用的函数为:
[fkine(dh, q)]
其中,(dh) 是包含 Denavit - Hartenberg 参数

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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