基于adams与simulink的七自由度机械臂模型与控制仿真 最近在搞adams与simulink联合仿真,发现网上关于高自由度机械臂的建模与仿真中文资料很少,也没有开源模型。因此将我的学习成果开源出来,供大家学习和参考。做的效果不是很好,仍有许多不足之处。还请见谅。 github地址 https://github.com/zzy5510/adams_simulink_robotarm
注释1:玩机器人技术和研究,假设已经知道ROS,以下大部分仿真环境几乎都可以与ROS交互 非儿童机器人编程环境scratch等。 注释2:之前只知道gazebo,没想到还有这么多仿真软件和工具,可以做很多很炫的东西。无知很可怕; 另一方面,国内的B站大部分资源和视频(科技方面)都是从YouTube copy过来的,不少软件和作品的演示视频引入过来
参考网址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247520667&idx=3&sn=47ee6791565669593f2a227b5b9ba5d4&chksm=ec1c7c62db6bf574fe397cad9065cf7117370fa1938e0e34952dc6351bd0df90d1
上一章传送门: 善道:德国人怎么学电机——浅谈电机模型(十六):同步电机(三)永磁电机(一) 本章节如果未加说明,都以转子表面贴片的永磁电机为例。 7 电流和电压波形 对于永磁同步电动机的设计,还要从电流电压波形来区分,共有两种常见的:正弦波和方形波。 图17.1 永磁同步电机的电流电压以及磁场波形 【正弦电流】电动机通入正弦电流以及正弦电压,气隙磁场空间上的分布或是正弦形
上一章传送门: 善道:德国人怎么学电机——浅谈电机模型(十五):同步电机(二)凸极电机 同步电机能够类似直流电机,除了电励磁也可以直接使用永磁体来励磁。这样转子上就不需要设置线圈,恒定的磁场直接由永磁体产生。同步电机不用电励磁而使用永磁体来励磁会有一定好处: 略去励磁线圈和励磁装置 没有滑环和电刷的摩擦机械损耗 体积重量可以更小,则允许更高的动态性能 小型电机造价更
上一章传送门: 善道:德国人怎么学电机——浅谈电机模型(十四):同步电机(一)隐极电机 4 同步电机的阻尼绕组/阻尼棒 同步电机是一种可以振荡的系统。稳态工作下的小幅负载角的变动,都对应了负载转矩的变动。这样的效果好比一个旋转着的弹簧,其加载了惯性矩后可以振荡,驱动时只需很小损耗即可产生阻尼。周期性负载冲击或者电网电压波动会激发出摆动转矩,其需在额定工作点稍加阻尼抑制,这也会抑制大的电流
上一章传送门: 善道:德国人怎么学电机——浅谈电机模型(十三):异步电机:鼠笼电机 1 同步电机概述 本质上,同步电机的定子结构和异步电机的定子是一样的。都是叠片槽上缠绕线圈,通入交流电后即能产生同步转数 的旋转磁场。和异步电机最不一样的是,而在转子上会布置线圈通入直流电励磁,抑或是永磁体励磁。励磁产生的磁场相对于转子却是静止的。这样转子以及伴随转子旋转的转子磁场,相对于固定不动的定子的转
1 问题描述 2 计算程序 function [ X, Y, epsilon, delta, eta] = LMI_Calculate() %{ 1、线性矩阵不等式的求解 2、连续时间线性系统的事件触发机制, 韩俊先. 东北大学硕士毕业论文 By: Chenglin Li data: 2021.05.23 %} %% 变量初始化 clear,clc
1 鲁棒H∞混合灵敏度框图描述 z1描述灵敏度,z2描述系统中低频参数摄动,z3描述补灵敏度[1]; 2 控制实例 给定被控系统 权重矩阵 计算得到的反馈矩阵K 3 总结 Chenglin Li:鲁棒控制理论(十八)控制系统灵敏度函数24 赞同 · 3 评论文章 (1)增大W1可以提高系统稳定精度; (2)W2一般很小; (3)W2越大,
上一章传送门: 善道:德国人怎么学电机——浅谈电机模型(十二):异步电机:绕线转子电机(二) 上节讲了绕线转子异步电机,是一种转子上和定子上有对称绕组布置的异步电机。但是这还不是最简单的布置方式,这样转子还要绕线。事实上,异步电机是可以不需要绕线的,可以单纯通过耦合磁链对转子上的感应电流的作用来推动转子——也就是鼠笼电机的思想。 鼠笼电机的转子造型往往像一个宠物松鼠的旋转笼子,故名鼠笼电
这里我们通过Python编程+matplotlib数据可视化来实现路径规划算法,这里我们主要实现A Star算法、D Star算法、Dijkstra算法、RRT算法在2D空间下3D空间下的实现。 A Star算法的设计与实现 Astar潜在地搜索图中一个很大的区域。和Dijkstra一样,Astar能用于搜索最短路径。和BFS一样,Astar能用启发式函数引导它自己。在简单的情况中,它和BF
人工势场法,是由Khatib公司所提供的一种进行机器人体育运动计划的虚拟能力方式。其思路是把目标和障碍物对机器人运动的负面影响,再细化成人造势场。目标处势能低,而阻挡物处势能高。这样,势差就形成了目标对自身的万有引力和阻挡物对自身的斥力,其共同合力也就直接影响了自己沿着势场的负阶梯方向,沿着目标点移动。人工势场法计算简单,所获得的目标路径也安全而平稳,但复杂多变的势场环境条件却可以在目标点以外形成
基本RRT算法更偏向于遍历所有自由空间直到获取可行路由性,这使得它不能够进行未知或动态环境条件中的机器人实时运动计划。利用滚动计划的思路可以将RRT算法加以完善,使之更具有实时规划能力。 滚动规划 机器人在不确定的或动态周围环境中行走时,可以探知在其传感器区域内或限定区域的周围环境讯息。机器人可以使用局部信息制定局部运动规划,并使用适当的评估标准达到部分总体目标。然后机器人可以在到达部分总体
快速搜寻随机树(RRT)算法是一个增量式采样的搜寻技术,这个算法在实际使用中并不要求将任何参数整定,因此具有极好的使用性能。它可以通过增量式方法构造搜寻树,并逐渐增加分辨时间,而不需设定任何高解析度参数。在极端环境情况下,该搜寻树将稠密的充满全部空间,此时搜寻树由许多较小曲线或路经组成,以达到填满全部空间的目的。增量式运算中,所建立的速率搜寻树其方向通常都是稠密采样次序,但一旦该顺序是绝对随意的时
图搜索法通过利用已有的环境地图和版图中的障碍物等数据信息建立,由起点至结束点的可行路线。一般分为深度最优和广度最优二种走向。深度优先算法优先拓展搜索深度较大的节点,因此能够更迅速的获得下一个可行路径,不过深度优先算法获取的第一个路径通常是比较长的路径。而广度优先算法则优先拓展深入较小的节点,呈波形的检索方式。因此广度优先算法检索到的第一个路径通常是最短路径。 可视图法 可视图法是由Lozano
路径规划算法主要可分成两种,一种是基于搜索结果的规划,另一类便是本文中将要提及的基于采样的规划。一般而言,基于搜索的规划(如Astar)通常是运行在栅格地图上的。当栅格的分辨率越大时,算法搜索的路径就会越优。 还有一类算法是基于采样的,主要就是RRT和它的变种算法。这类算法的核心在于随机采样,从父节点开始,随机在地图上生成子节点,连接父子节点并进行碰撞检测,若无碰撞,就扩展该子节点。就这样,不断
上一篇传送门: 善道:德国人怎么学电机——浅谈电机模型(十一):异步电机:绕线转子电机(一) 4.绕线转子电机的功率和转矩 接上文,接下来将讨论异步电机作为电动机工作的特性。所以这时定子就会使用消耗型箭头系统(Verbraucherzählpfeilsystem, VZS),而转子就会使用生产型箭头系统(Erzeugerzählpfeilsystem, EZS)。这样互感耦合部分在定子端
1 灵敏度函数的定义 反映参数a的变换对函数f的影响程度,即 2 系统变化的灵敏度函数 当d=0时,外部输入r到输出y的闭环传递函数为 把P(s)当作变化参数,那么T(s)对P(s)变化的灵敏度函数S为 在d=0时,闭环控制系统由r到e的传递函数等于灵敏度函数S。 在r=0时,闭环控制系统由d到y的传递函数等于灵敏度函数S。 T(s)称为补灵敏度函数。
该帖子引入积分控制,扩展两个状态量的方法有误,谨慎参考! 对于目标跟踪,要将原系统化为误差方程,再进行控制器设计! 1 问题描述 2 控制目标 两个输出量跟踪两个参考输入值; 采用策略:加积分控制环节,扩张两个状态量; 也可以采用误差系统镇定的方法,但是要处理控制量u,需要做变换; Chenglin Li:非线性系统(四)单摆的积分控制—鲁棒LMI求解
1背景 MIT猎豹在2019年末开源,提供了一个基于MPC的线性化模型预测控制框架,其核心是将四足机器人简化为单刚体后构建一个多点支撑的力平衡模型,并通过MPC的控制理论在线性化假设下采用QP优化来求解,实现在低成本嵌入式处理器上实时运算。基于MPC框架大大简化了四足机器人步态状态机的设计,在MIT原始步态规划中仅采用时间开环相序就可以实现不同的步态,而传统的方法则需要设计完善的状态机进行切
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信