积分控制的鲁棒性(robustness)与抗扰能力(disturbance rejection)只在常值扰动和常值参考信号下效果好,而当参考信号与扰动不是一个常值时,我们需要考虑另外一类控制设计方法。这一篇文章介绍线性系统控制设计中的一个基本问题:输出调节问题(Linear Output Regulation),解决这一问题,我们就能设计出能够robustly渐进跟踪(asymptotic tra
桂林电子科技大学信息科技学院- 电子工程系 4 .数传电台及电调通讯 4.1 电调板通讯(I2C核移植) 5 .扩展组件 5.1空投系统(PPM波形发生) 5.2视频传输与头部传感器 转自:四轴飞行器及其UAV飞控系统 - 桂林电子科技大学信息科技学院 电子工程系 嗯 ,这篇论文看样子飞控什么电路都是自己搭建的,觉得有比较大的参考意义吧,现在基本上是往底层这边
这篇简单介绍一下LTI系统的积分控制(integral control)。我们在PID控制中已经讲过积分控制的主要作用。引入积分控制的目的就是为了消除系统的稳态误差,尤其是当扰动或者系统实际参数发生变动时,即鲁棒性(或者稳健性,robustness)。当然积分控制有其弊端,在实践中需要通过分析决定是否采用积分控制。 我继续顺着[1]的7.10节讲解这部分,同时也将参考其他资料。 本篇目录: 1.
0.简介 作为常用的滤波器形式,低通滤波是一种适中的滤波处理方式,相较于卡尔曼滤波算法和滑动平均滤波而言。其计算量适中,同时能拿到一个较为合适的结果。低通滤波算法可以解决这种长期可靠,短期噪声大的传感器,并有效地实现噪声的滤除。 1. 相关代码 oldData表示上一次的输出Y(n-1), newData表示新的输入X(n); deltaT 采样周期, Fcut 截止频率 。 float L
将反馈控制律 与状态观测器结合,我们可以构造出一个新的闭环系统。我们把原来反馈中真实的状态 用观测器估计值 替代了,自然要问这是否最终影响极点的位置、零点的位置或者最终控制的效果呢?这篇文章我们来研究这个问题。除此之外,我们还将讨论引入了参考输入时的闭环系统。 参考学习这部分时,我感叹道FCDS这本书真不愧是经典!初学者入门首选。我曾以为它的经典部分已经是少有敌手,越看越觉得即便是状态
1. 经典DMP的问题 本文是上一篇文章的续文,文章地址: Dynamic Movement Primitives介绍及Python实现与UR5机械臂仿真 本文目的在于介绍经典DMP的问题及其解决办法。同样地,所有的源代码均开源,详见: chauby/PyDMPs_Chaubygithub.com/chauby/PyDMPs_Chauby 首先,我们还是从这个基本的DMP公式出发: 其中,非
笔者比较懒,就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了,喜欢的读者可以关注“混沌无形”,阅读原文(原文提供PDF下载链接) 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/atYJViQcV3AiT6f5VxC6ow 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
桂林电子科技大学信息科技学院- 电子工程系 三 3.1 GPS卫星定位模块 3.2 磁阻传感器 3.3 气压计 转自:四轴飞行器及其UAV飞控系统 - 桂林电子科技大学信息科技学院 电子工程系 嗯 ,这篇论文看样子飞控什么电路都是自己搭建的,觉得有比较大的参考意义吧,现在基本上是往底层这边靠近了 3.1 GPS卫星定位模块 导航系统采用了一颗ublox的GPS模块,
写在前面 这篇文章分享的主要是交互界面的实现,因为我是基于C++实现的,所以可视化界面需要第三方库,我选择的是easyX,然后这篇文章主要介绍atan2()的坐标转换测试的可视化以及rrt探索枝干的可视化。 程序效果 黑色:障碍物(可由鼠标绘制);绿色线段:探索路径;绿色方块:终点红色方块:起点棕色线段:最终路径点划线:路径探索下边界绿色圆点:代表算法开始运行 程序介绍 atan2()测试 首先
这好像是第一次公开的PX4开发者会议,由PX4的创始人主持会议(与会者基本都是欧洲人),议题主要涉及PX4的一些最新进展,视频地址: https://www.youtube.com/watch?v=K-F2pqv_PGQ&list=PLYy2pGCdhu7yr-kGBRuvIAOO2xa61shsB&index=1&spfreload=10www.youtube.com
这一篇我们来讲输出反馈与Luenberger状态观测器。后者是用于deterministic system的状态估计系统。对于stochastic system,会用到Kalman Filter,这个还是惯例,以后一步步再讲。在观测器设计中,我们并不限定系统是单输出的(single-output),所以没有特殊指明SISO, 矩阵一般都是多维的。 在本文中observer和estimator是一
Dynamic Movement Primitives (DMP),中文译名为动态运动基元、动态运动原语等,最初是由南加州大学的Stefan Schaal教授团队在2002年提出来的,是一种用于轨迹模仿学习的方法,以其高度的非线性特性和高实时性,被应用到机器人的各个领域。时间已经过去了20年,DMP在机器人的规划控制领域也得到了长足的发展和应用,其优点得到了大家的肯定。 我当年在学习DMP的过程中
写在前面 这篇文章主要介绍C++基于vector实现 效果展示: 黑色:障碍物(可由鼠标绘制);绿色线段:探索路径;绿色方块:终点红色方块:起点棕色线段:最终路径点划线:路径探索下边界绿色圆点:代表算法开始运行 实现 因为C++语言的特性以及方便实现,算法实现可能与伪代码有些许区别,但是总体逻辑上是一样的。 首先是rrt算法的主体程序了: void RRT::rrt_algorithm() {
桂林电子科技大学信息科技学院- 电子工程系 二 2 .飞行器姿态解算 2.1陀螺仪、加速度传感器是什么 2.2加速度传感器的不足 2.3陀螺仪的局限 2.4 融合算法与ALTERA SOPC系统的优势 下图为采用融合算法后的示意图: 转自:四轴飞行器及其UAV飞控系统 - 桂林电子科技大学信息科技学院 电子工程系 嗯 ,这篇论文看样子飞控什么电路都是自己搭建的
接着上一篇Pole Placement继续讲解SISO反馈控制器设计问题。在这一篇中我会简要介绍SISO的零极点与状态空间方程。极点位置的选择通常有两种方法,这里着重讲讲SRL/LQR方法。具体的二次型最优控制,我会在之后专门详细讲解。 本篇目录: 1. 传递函数的零极点与状态空间方程的关系 From p/z of transfer function to state-space equation
写在前面 这个系列的文章将会分享rrt算法的实现结果以及伪代码思路。rrt算法是基于采样的路径规划算法,与A*算法的基于搜索是不同的。 算法实现过程中遇到了一些困难,类似距离计算公式写错等低级错误,也有路径探索方向写错等算法理解错误,这些我都将在后续文章中提出。 为了算法的运行,我还写了一些调试函数,包括atan2()使用的使用可视化,这些我也会在后续文章中进行展示。 结果展示 黑色:障碍物(可
1 问题描述 要求使用PI控制器镇定如下系统,计算KP,KI参数值; 2 PI控制器参数计算流程 (1)给出闭环传递函数框图 (2)计算参考输入r->系统输出y的闭环传递函数 (3)前提条件:系统稳定性,考虑系统特征方程 注:线性自抗扰控制器中,线性扩张状态观测器,利用“带宽法”整定参数,让系统极点统一配置到s域左平面实轴 处,即令 使系统处于临界阻尼状态。此时也可以利用类似的方
0 参考 Chenglin Li:PID控制(一)参数调节规律 Chenglin Li:PID控制(二)参数整定方法 Chenglin Li:PID控制(三)遗传算法PID的解析和实现 1 给出控制对象 2 控制对象变换形式如下 考虑将1/H简化为如下形式 3 搭建模拟框图 参数选择 4 仿真效果 正弦跟踪 阶跃跟踪 5 Simulink附件 见网盘: PID7_2.sl
1 参考 Chenglin Li:PID控制(一)参数调节规律 Chenglin Li:PID控制(二)参数整定方法 Chenglin Li:最优化方法(九)遗传算法求一元函数的极值 Chenglin Li:最优化方法(十)遗传算法求二元函数的极值 使用遗传算法整定PID参数_人工智能_wly-CSDN博客 控制器封装库(二)封装模块的优点和遗传算法PID模块的使用 2 基于遗传算法整定PID参
TRAC-IK和Orocos KDL类似,也是一种基于数值解的机器人运动学求解器,但是在算法层面上进行了很多改进(Specifically, KDL’s convergence algorithms are based on Newton’s method, which does not work well in the presence of joint limits — common for
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