6、模块化移动机器人系统与轮椅平衡机构的探索

模块化移动机器人系统与轮椅平衡机构的探索

模块化移动机器人系统

模块化移动机器人系统(MMRS)近年来备受关注,它具有重塑机器人领域的潜力。下面将介绍几种典型的模块化机器人及其特点。

典型模块化机器人介绍

  • M - TRAN :这是一种混合MMRS的优秀范例。其模块具有多计算单元,支持分布式控制方案。例如,使用M - TRAN模块进行的一项实验中,它能从四足形态通过折叠腿部并形成晶格系统,重新配置成H形结构。H形结构还能以类似毛毛虫的方式移动,这更典型于链式架构。最后,H形结构还能自我重新配置成简单的毛毛虫形状,转变为另一种链式结构。
  • SMORES - EP :每个模块有4个自由度。其中两个轮子带有橡胶套,可实现轮式移动。模块完全同质,有四个表面包含与其他模块的对接机制。其控制系统能形成各种运动学配置,兼具晶格和链式结构的元素。与其他类似系统相比,模块的轮式移动性增加了其灵活性。
  • KARAKASA模块 :由圆盘形主体和每条腿一个模块组成,腿部提供三个自由度。它们通过分布式控制系统协同工作,能产生静态行走,同时确保稳定性。在导航失败时,它们还能招募新模块加入。总体而言,KARAKASA模块可以组装成多种形式,有时介于晶格和链式结构之间,这在很大程度上得益于其在需要时招募补充模块的能力。

混合配置的优势与挑战

混合配置有望充分利用传统结构类型的所有特点,同时消除每种类型带来的一些固有挑战。这也为这类系统开辟了更广泛的应用领域。然而,目前最大的挑战仍然是

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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