1 对象描述 说明:首先在平衡点处对系统进行线性化处理。 Chenglin Li:非线性系统(二)线性化与局部稳定性 2 Simulink搭建模块 鲁棒控制器是自己封装的Simulink模块 鲁棒控制器模块的参数 3 控制效果 4 参数设置 %{ 程序说明: 1、鲁棒控制器参数列表 date:2020.08.20 %} clear,cl
PX4的飞行控制程序通过模块来实现,与飞控相关的模块主要有commander,navigator,pos_control,att_control这几个,分别可以在src/modules目录中找到。commander - 指令/事件处理模块,处理指令、遥控器输入和各种事件,设定飞行器状态和控制模式navigator - 导航模块,根据指定的任务输出导航轨迹pos_control - 位置控制,根
最近研究下动力学前馈设计在查询资料时发现了一个韩国的机器人课程,但是其里面与足式机器人的平衡控制联系比较紧密,特别是本文后面的SLIP与弹跳设计是可以直接用于机器人控制中的相关资料与摘要如下: https://www.youtube.com/watch?v=3jJa2QJeyTowww.youtube.com/watch?v=3jJa2QJeyTo https://video.zhihu
PX4通过rcS脚本来设定需要启动的程序,比如设备驱动、控制模块、数据通信等。rcS脚本在项目中的文件位置 ROMFS/px4fmu_common/rcS 对应硬件平台固件上的位置 /etc/init.d/rcS 启动脚本流程如下 #!/bin/sh # PX4FMU startup script. # # 一些注释 # # 设置默认参数 set R / #根
前提:假设运载体为固定翼飞机,在飞行过程中攻角和侧滑角始终为零,即飞机仅存在沿机体坐标系( b 系)纵轴向的速度分量(沿横轴向和立轴向的速度均始终为零);飞机的角运动用欧拉角进行描述。 一、飞行轨迹设计 飞机常见的基本飞行动作包括加速、滚转、俯仰和转弯,下面逐一介绍它们的描述特征。主要描述量为:三个欧拉角速率、载体坐标系(b系)下纵轴的速度; 二、捷联惯导反演
++ 普天同庆在将树莓派4b更换为Odroid C4控制器后终于可以稳定运行QP算法,目前VMC+QP运行周期为2ms即500Hz。由于VMC仅采用PD虚拟伺服因为较高的控制频率能提供相应参数的最大范围,虽然相比MPC算法仍然存在差距,但是确实比之前我采用的虚拟腿解析求解方法好很多,最重要的是这样不再需要我针对不同着地腿数量做特殊处理,如三腿支撑时的动态WALK力分配会变得更加简单,下面是对比视
PX4名声在外,是目前主流的开源飞控项目,被很多公司作为飞控开发的参考。 项目代码可以从github下载$ git clone —recursive https://github.com/PX4/PX4-Autopilot 这里采用–recursive选项,因为PX4项目包含很多子项目,可以同步下载,或者采用$ git clone https://github.com/PX4/PX
一、简化的惯导算法 1、姿态更新 陀螺仪输出直接进行积分,得到角增量; 2、速度更新: 在导航系下,完整的速度微分方程,如下: 其中,在地速V<100m/s时,第二项量级大约为1mg;小于传感器本身的误差;因此,忽略地球自转和导航系在地球表面旋转的影响,得到如下更新方程: 3、位置更新: 二、低精度惯导系统误差方程 1、姿态误差方程: 其中,括号中
3.3 机械臂建模 3.3.1 利用DH参数建立机械臂模型 Step1:确定DH参数,使用Link函数创建关节。DH参数包括:theta、d、a和alpha即对应关节角、连杆偏距、连杆长度和连杆转角。利用函数Link创建DH参数的连杆:连杆名称=Link([theta,d,a,alpha])。 创建完的连杆可以进行的一些操作: 创建完的连杆可以进行的一些操作:①获取连杆关节类型:连杆
初始对准(粗、精对准)/组合导航 一、捷联惯导粗对准 目的:寻找、确定参考导航坐标系;结果表现形式:得到姿态矩阵(进而可以求出欧拉角、四元数等) 前提:在导航坐标系(比如:东北天)下的重力矢量、地球旋转角速率、精确的地理位置(主要是纬度和高度)精确已知; 方法:双矢量定姿、多矢量定姿; 1、解析粗对准: 解析粗对准方法:依靠地球重力矢量、地球自转角速度、静止放置IMU采集一段时间数
内容列表 2.1 安装工具 2.1.1 MATLAB2018a安装 2.1.2 Robotics Toolbox10.2安装 2.2 坐标变换基础 2.2.1 二维坐标变换 2.2.2 三维坐标变换 2.1 安装工具 2.1.1 MATLAB2018a安装 附MATLABR2018a安装包(12G)链接:https://pan.baidu.
一、噪声 1、一阶马尔可夫过程 β为反相关时间常数 连续时间一阶马尔可夫过程表示为: 离散化后为: 一般在组合导航中,采用allan方差中的Bias Instibility 参数和τ 当作随机噪声和反相关时间常数; 2、随机游走 连续时间随机游走表示为: 其中w(t)为激励高斯白噪声,并且: 离散化为,如下: 在仿真IMU数据时,一般我们都会添加噪声,采
【ROS&GAZEBO】多旋翼无人机仿真(一)——搭建仿真环境【ROS&GAZEBO】多旋翼无人机仿真(二)——基于rotors的仿真【ROS&GAZEBO】多旋翼无人机仿真(三)——自定义多旋翼模型【ROS&GAZEBO】多旋翼无人机仿真(四)——探索控制器原理【ROS&GAZEBO】多旋翼无人机仿真(五)——位置控制器【ROS&GAZEBO】多旋
导航坐标系:东-北-天 载体坐标系:右-前-上 欧拉角定义:3-1-2旋转,(航向角-俯仰角-滚转角),其中航向角北偏西为正,范围【-pi pi】 一、捷联惯导更新算法 1、导航系相对惯性系旋转(包括两部分) 地球自转引起的导航系旋转 和 系统在地球表面移动因地球表面弯曲引起的导航系旋转 2、姿态更新算法: 姿态微分方程如下 m-1、m时刻,对应的姿态阵在惯性系
常用的姿态表示方法有欧拉角、方向余弦矩阵、四元数这几种 欧拉角表示方法采用来表示飞行器的姿态,其中为滚转角,为俯仰角和为航向角,表示飞行器首先航向偏转角度,再俯仰角度,然后机体滚转角度得到的姿态 方向余弦矩阵通过机体坐标和地面坐标的转换矩阵(DCM, Directional Cosine Matrix)来表示机体的姿态 四元数通过四个元数来表示飞行器全方位的姿态,它的特点是表征方式简洁,并且
这里是运动学和动力学模型,也适用于任何其它类型的飞行器,乃至无人车等各种载体 飞行器的状态包括位置,速度,姿态角度,角速度,姿态也可以用坐标转换矩阵来表示,飞行器的模型如下 位置: 其中为坐标转换矩阵,从机体坐标到地面坐标的转换矩阵,为机体坐标下的飞行器速度 速度: 其中g为地球重力加速度9.812平方米每秒,和是一个互为转置的关系,为作用在飞行器上的作用力,
1、定轴运动与非定轴运动 即转轴固定不动的转动;因此可得知,在捷联惯导应用中,X、Y、Z轴在空间中都存在转动,所以整个过程为非定轴运动。 2、不可交换性误差: 起因:在非定轴转动情况下, 描述姿态运动的微分方程是非线性的, 其离散化求解会引起转动不可交换误差。 解决:通过陀螺的输出(增量形式)构造等效旋转矢量以补偿和降低不可交换误差。 3、反对称矩阵形式 并且,反对称矩阵的转置是其
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