13、触觉系统的透明度与延时控制研究

触觉系统的透明度与延时控制研究

1. 触觉系统透明度相关研究

在触觉系统中,控制方法对于实现良好的透明度至关重要。其中,控制上限 C2 和 C1 在不同方面展现出各自的特点。

控制上限 C2 满足输入 - 状态稳定性(ISS)条件时,其 k_dis 会被控制逐渐增加以满足 h(k_dis)。不过,在 k_c 达到实际 k_dis 之前,渲染力和环境力之间会存在误差,这是由于 k_c 与实际 k_dis 存在差异。当 k_c 达到实际 k_dis 后,环境力就能准确地传递给用户。而且,使用控制上限 C2 时对最大可渲染刚度没有限制,相比控制上限 C1 能渲染更高的刚度。

然而,使用控制上限 C2 可能会放大高频噪声。但在商业触觉设备中,由于其位置分辨率通常足够,高频噪声很少出现。例如,商业触觉设备 Omega 7 的平移运动分辨率小于 0.01 mm,此时控制上限 C2 可以令人满意地使用。

为了更深入研究,使用 Omega 7 进行了 1 自由度的实验分析,并且该分析可通过分别为 x、y 和 z 方向定义 k_dis 直接扩展到多自由度情况。Omega 7 的机械特性参数如下:
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 质量 m_d | 0.285 kg |
| 阻尼 b_d | 0.739 Ns/m |
| 库仑摩擦力 f_c | 0.243 N |

采样时间 T 设为 2 ms,缩放因子 α 设为 1/T。

通过这些测量的特性计算 ISS 的四个条件,结果表明条件 I、II、IV 总是满足。对于没有 C(z) 的系统,条件 II 仅在 k_dis 小于

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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