19、蛇形机器人路径跟踪与导航策略研究

蛇形机器人路径跟踪与导航策略研究

1. 直线路径跟踪实验研究

1.1 实现问题

在直线路径跟踪实验中,路径跟踪控制器基于简化模型的关节坐标(线性连杆位移),这与物理蛇形机器人的关节坐标(关节角度)不同。不过,由于旋转连杆运动能产生简化模型所捕捉的线性位移,所以使用该路径跟踪控制器来控制物理蛇形机器人是合理的。

简化模型主要用于描述具有旋转关节的蛇形机器人的定性行为,其定量行为由地面摩擦系数 (c_t) 和 (c_n) 以及旋转参数 (\lambda_1) 和 (\lambda_2) 的数值决定。但这些参数反映了实验中物理蛇形机器人的特定属性,其值未知。因此,将 (\lambda_1) 和 (\lambda_2) 作为控制器增益来实现物理机器人的控制。

此外,地面摩擦系数和旋转参数的未指定值使得无法确定坐标变换距离 (\epsilon),实验中设置 (\epsilon = 0),即测量横向误差为 (p_y = p_y)。基于对该参数的解释,(\epsilon) 值预计较小,从机器人质心或距质心小距离 (\epsilon) 处测量横向误差,控制器性能相似。并且当蛇形机器人相对于路径的航向接近零时,(\epsilon) 对横向误差几乎无影响。

1.2 物理蛇形机器人路径跟踪控制器的实现

实验设置包括蛇形机器人 Wheeko 和基于相机的位置测量系统。蛇形机器人的路径跟踪控制器在外部计算机上根据 (8.17)、(8.23) 和 (8.25) 实现。由于蛇形机器人中的伺服电机不支持精确的扭矩控制,未实现由 (8.19) 和 (8.20) 给出的关节扭矩控制器,而是在每个关节模块的微控制器中实现比例控制器来控制关节角度。 <

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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