轮腿机器人的PID控制

轮腿机器人PID控制策略详解

1 PID介绍

PID(Proportional Integral Derivative)控制系统。其实质是根据输入的偏差值,按比例、积分、微分的函数关系进行运算,运算结果用以输出进行控制。它是在长期的工程实践中总结出来的一套控制方法,实际运行经验和理论分析都表明,对许多工业过程进行控制时,这种方式都能得到比较满意的效果。

u:输出信号,e: 系统误差信号。Kp比例系数,Ki积分系数,Kd微分系数。

2 腿轮PID整体思路

下面红色箭头形成闭环控制,串联PID,保持平衡并有速度。当静态平衡时,就只需要平衡PID,无需无刷电机和速度PID。

3 旋转PID

只用了比例控制.

Turn.pidout=Turn.Kp*Turn.err;

4 左右轮速度PID

Avelocity.integral += Avelocity.err*0.01;

Avelocity.derivative = (Avelocity.err-Ave

机器人常见的控制算法如下: - **基于正运动学与雅可比矩阵的控制算法**:正运动学用于计算机器人各关节角度时,末端执行器的位置和姿态,而雅可比矩阵则用于描述关节速度与末端执行器速度之间的关系。这两者的结合对于实现精准控制至关重要。通过正运动学和雅可比矩阵,可以根据期望的末端执行器位置和姿态,计算机器人各关节的角度和速度,从而实现对机器人的精确控制[^3]。 - **PID控制算法**:PID(比例 - 积分 - 微分)控制算法是一种常见的控制算法,在机器人中也有应用。例如,对机器人的速度、姿态等进行控制。以速度控制为例,其公式为 `Avelocity.pidout = Avelocity.Kp*Avelocity.err + Avelocity.Ki*Avelocity.integral + Avelocity.Kd*Avelocity.derivative`,其中 `Kp` 为比例系数,`Ki` 为积分系数,`Kd` 为微分系数,`err` 为误差,`integral` 为误差积分,`derivative` 为误差微分,通过调整这三个系数,可以使机器人的速度达到期望的值[^4]。 - **基于DDPG算法的控制方法**:针对双机器人在崎岖地形运动控制存在缺陷、高度依赖于精确动力学模型、无法自适应求解等问题,提出了基于DDPG(深度确定性策略梯度)的双机器人控制方法。该方法先分析模型,然后生成控制策略,最后通过仿真对比实验,实现了机器人快速稳定运动的功能,提高了平均速度,减小了姿态角偏移峰值[^2]。 - **简单的步进电机控制算法**:以双足机器人转弯控制为例,使用步进电机控制机器人部运动。通过设置不同的步数来实现机器人的转弯动作。以下是示例代码: ```cpp #include <Stepper.h> const int stepsPerRevolution = 200; Stepper leftLeg(stepsPerRevolution, 2, 3); Stepper rightLeg(stepsPerRevolution, 4, 5); void setup() { leftLeg.setSpeed(60); rightLeg.setSpeed(60); } void loop() { // 向左转 leftLeg.step(1000); // 左向前 rightLeg.step(500); // 右向前,步数减半实现转弯 delay(1000); // 向右转 leftLeg.step(500); // 左向前,步数减半实现转弯 rightLeg.step(1000); // 右向前 delay(1000); } ``` 该代码通过控制左右步进电机的步数和速度,实现了双足机器人的左右转弯动作[^1]。
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