11、蛇形机器人路径跟踪控制与庞加莱映射分析

蛇形机器人路径跟踪控制与庞加莱映射分析

1. 相关研究背景

蛇形机器人的位置和路径跟踪控制在以往的多项研究中被探讨。多数早期研究聚焦于轮式蛇形机器人,如Date等人(2000)、Ishikawa(2009)等的工作。而对于无轮蛇形机器人的位置和路径跟踪控制研究则相对较少,像Hicks和Ito(2005)、Hicks(2003)等有相关探索。

以往文献中提出的位置和路径跟踪控制方法各不相同:
- 许多关于轮式蛇形机器人的研究利用连杆的侧滑约束来分析机器人的运动。侧滑约束建立了身体形状变化与推进力之间的明确联系,从而可根据期望的推进力直接确定控制输入。基于此,能通过各种计算扭矩控制器(如Date等人(2000)、Ma等人(2003)等)以及李括号计算和可控性分析结果(如Ishikawa(2009)等)来控制轮式蛇形机器人的位置和航向。
- McIsaac和Ostrowski(2003a, 2003b)通过让关节按照预定的步态模式运动,并在每个关节引入角度偏移,实现了游泳蛇形机器人的位置和航向控制。
- Hicks和Ito(2005)、Hicks(2003)提出了基于数值最优控制的方法来确定蛇形机器人位置控制期间的最优步态。

不过,此前尚未有对蛇形机器人路径跟踪控制器进行正式稳定性分析的研究。本文提出了一种基于视线(LOS)制导律的控制策略,使蛇形机器人能够跟踪直线路径。LOS制导律此前常用于海洋水面舰艇的路径跟踪控制,但尚未用于蛇形机器人的方向控制。同时,本文使用庞加莱映射来分析蛇形机器人沿路径运动的稳定性,这在蛇形机器人研究中也是首次。

2. 庞加莱映射介绍
2.1 庞加莱映射的一般描述
【源码免费下载链接】:https://renmaiwang.cn/s/29g7y 标题中的“无人艇路径跟踪LOS视线法代码”指的是在无人艇控制系统中,使用线-of-sight (LOS) 视线法进行路径跟踪的技术。该路径跟踪技术则建立在无人艇的航行控制基础之上,并通过将目标点艇体位置连线作为控制向量来实现对预设航线的跟随。由于无人艇常被视为欠驱动系统,在二维或三维空间中实现精准的运动控制会面临诸多挑战。 描述中的“无人艇欠驱动”具体指其仅有有限的可控自由度,例如仅配备一个推进器或螺旋桨,以在复杂环境如风浪和水流影响下完成二维或多维空间内的精确航行。这种特性要求路径跟踪系统必须具备高度优化的控制策略,以便克服动力不足机动性受限的问题。 而“路径跟踪代码可运行”则意味着该代码经过验证能够实现预期功能,并鼓励研究者进行交流学习。“LOS视线法”是一种经典的路径跟踪策略,其核心在于根据目标点艇体位置计算航向角调整指令。具体而言,首先需要确定目标点艇体中心线之间的夹角,然后相应地调整艇的航向角以沿视线方向前进。 在“Fartoystyring_A3-master”这个资源包中,通常包含一套完整的无人艇路径跟踪系统开发内容。一般这类项目可能包括以下几部分:1. 数据采集模块:实时获取无人艇状态信息;2. 路径规划模块:预先生成航行路线;3. LOS控制器:计算视线角度并生成控制指令;4. 滤波稳定模块:处理传感器噪声和环境干扰以优化跟踪性能;5. 执行器控制模块:将控制指令转化为实际推进操作;6. 仿真测试模块:评估路径跟踪效果并验证方案可行性。通过深入理解和实践这些代码,研究者可以掌握无人艇控制系统的设计方法,并为其实现应用奠定基础。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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