28、移动机器人手段的分散控制系统解析

移动机器人手段的分散控制系统解析

1. 分布式广义网络概述

分布式广义网络(DGN)是一种包含静态分布式子网(SDS)和动态分布式子网(DDS)的技术系统。SDS 包含执行特定功能的固定对象,如跟踪移动机器人手段(MRM)的运动和/或为其提供服务的对接站。DDS 则包含各种移动对象,如无人机(UAVs)、自主机器人船、自主机器人水下航行器等。

1.1 DGN 的功能目的

DGN 的功能目的多种多样,包括但不限于:
- 组织货物在多个接收/交付点之间的运输。
- 进行地形监测。
- 绘制地图。
- 开展救援行动。
- 在特定区域进行作战行动。
- 执行排雷行动等。

1.2 DGN 元素间的交互

DGN 元素之间的交互形式丰富,具体如下:
|交互类型|说明|
| ---- | ---- |
|信息交换|元素之间共享数据和信息|
|货物装卸|MRM 在站点进行货物的装载和卸载|
|能量交换|通常是 MRM 在站点进行充电|

1.3 静态和移动对象的功能

  • 静态对象(站点) :可执行多种功能,如货物装卸、MRM 能量补充、MRM 维修等,部分站点还配备记录设备,可记录 MRM、站点自身及周边环境的当前状态特征。此外,SDS 对象除对接站外,还可能包括各种收发设备及相应控制单元,用于在网络元素间交换信息。
  • 移动对象 :涵盖 UAVs、自主机器人船、自主机器人水下航行器、自主机器人航
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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