17、蛇形机器人路径跟踪控制:级联方法解析

蛇形机器人路径跟踪控制:级联方法解析

1 引言

蛇形机器人的路径跟踪控制是一个重要的研究领域。以往的直线路径跟踪控制器分析存在局限性,仅能推断期望路径附近的局部稳定性,且稳定性证明依赖于特定的数值控制器参数。为克服这些缺点,本文提出了一种基于蛇形机器人简化模型的路径跟踪控制器,运用级联系统理论证明了其能使蛇形机器人以 K 指数稳定的方式跟踪任意期望的直线路径。此外,还探讨了更一般路径的跟踪方法,包括航点引导策略和曲线路径跟踪的扩展。

2 与过往研究的关系

本文在以往研究的基础上进行了扩展,有以下三个主要的创新点:
1. 直线路径跟踪控制器 :运用级联系统理论,证明该控制器能使蛇形机器人以 K 指数稳定的方式跟踪任意期望的直线路径,首次对无侧滑约束的蛇形机器人路径跟踪控制器的稳定性进行了正式证明,并通过蛇形机器人 Wheeko 进行了实验研究。
2. 曲线路径跟踪扩展 :描述了如何将直线路径跟踪控制器扩展到一般曲线路径的跟踪。
3. 航点引导策略 :提出了一种航点引导策略,用于引导蛇形机器人沿着由直线连接的航点所定义的路径移动,这在蛇形机器人的运动控制中是首次被考虑。

3 数学预备知识

3.1 稳定性概念

为分析蛇形机器人的直线路径跟踪控制器,引入了一些稳定性概念,这些概念基于 K 类和 KL 类函数。
- K 类函数 :连续函数 α : R⁺ → R⁺ 属于 K 类,当且仅当它严格单调递增且 α(0) = 0。
-

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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