70、机器人设计与运动规划研究

机器人设计与运动规划研究

机器人原型与实验
  1. 原型平台搭建
    • 机器人原型测试平台的驱动电机采用 ASME - MRB(最大输出扭矩 38 Nm)及其减速器。
    • 柔性电缆使用直径 1mm 的钢丝绳,套管采用矩形弹簧钢丝缠绕,外径 2.2mm,内径 1.2mm 的螺旋套管。
    • 机械臂控制系统的下位机采用 NI - cRIO - 9067。控制程序先在上位机用 Labview 软件编写,再通过 Can 接口下载到运行实时系统的下位机执行。
    • 关节角度反馈信号由编码器测量后输入 NI - 9205 模块,运动控制信号由 NI - 9264 模块输出到电机驱动器,实时反馈和数据监测频率设为 1kHz。
  2. 位置跟踪控制实验
    • 以关节四为实验对象,输入相同控制信号测试不同控制器的位置跟踪性能。
    • 当输入相同阶跃控制信号使关节在 60° - 120° 间移动时,开环、PID 控制器和迭代学习控制器的最大跟踪误差分别为 1.56°、1.47°和 0.31°。
    • 输入幅值为 60°和 30°的正弦控制信号测试,开环、PID 控制器和迭代学习控制器的最大跟踪误差分别为 0.42°、0.3°和 0.09°。
    • 迭代学习控制器能显著降低跟踪误差,收敛速度快、跟踪精度高,可提升系统控制性能。其误差迭代曲线显示,误差随迭代次数增加显著减小,一定次数后趋于稳定。
【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控制策略,结合Matlab代码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,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。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Simulink模型,逐步实现建模控制算法,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适应性。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值