40、虚拟现实康复评估中串行链接结构 - 并行线系统设计与四杆柔性连杆机构建模分析

虚拟现实康复评估中串行链接结构 - 并行线系统设计与四杆柔性连杆机构建模分析

1. 串行链接结构 - 并行线系统概述

可穿戴机器人领域发展迅速,辅助外骨骼被广泛应用于医疗和工业领域。这些外骨骼可用于患者的步态康复、手臂康复以及训练时提供身体支撑。外骨骼系统采用拟人化结构,刚性连杆形成串行运动链,电缆以并行方式连接。电缆驱动系统消除了对刚性连杆和机械关节的需求,使系统更加轻便。但由于串行单边约束,必须确保所有电缆在任何时候都处于张紧状态,这导致驱动系统存在冗余。

2. 构建圆锥框架:递归过程
  • RR运动链 :通过对末端执行器施加一个与最后一个关节非互易的力来执行算法。RR链上圆锥框架的生成如图1(a)所示,展示了通过基础关节传递的非零扳手。
  • 3R运动链 :对于3R链,首先固定关节3。选择两个力ϕ3₁和ϕ3₂,其轴线需满足以下条件:
    • 条件(a):两条轴线都不通过关节3的中心;
    • 条件(b):两条轴线的交点P3(可能在无穷远处)不在连接关节3和关节2中心的直线上;
    • 条件(c):关节3位于由这些方向(或相反方向)确定的“扇形区域”内。
      假设关节1到2固定,两条电缆沿ϕ3₁和ϕ3₂拉动连杆3可固定关节3。此外,一个非零力ψ2将从连杆3传递到连杆2,其轴线在连接P3和关节3的直线上,方向与ϕ3₁和ϕ3₂指向同一半平面。接着以同样方式使用ψ2作为其中一个力固定关节2,直到固定关节1。四个外部力ϕ1₁、ϕ2₁、ϕ3₁和ϕ3₂生成一个圆锥框架,固定整个链条。该过程在任何配置下都适用,即使链
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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