滑模控制是轨迹控制中应用较为广泛的一种技术手段,特别是针对控制系统中有边界的不确定干扰下的轨迹控制。本文的主要参考文献[1]中,采用了扩展状态观测器预测干扰运动,并进一步融合滑模控制器。因为,对扩展状态观测和滑模控制不太熟悉,不做过多分析,仅提供一个控制器框图。 图1 ESO-ASMC控制系统 [1] 需要指出的是,采用IMU和车轮编码器可以推算出机器人速度信息,但是如果仍采用IMU和编码
1.位置环 位置环的作用是控制电机平缓的到达目标位置,其运用了位置式PID,其输入的是电机反馈的实际位置。 输入:位置误差=目标位置-实际位置 输出:目标速度 其中值得注意的是:位置式PID在积分项达到饱和时,误差仍然会在积分作用下继续累积,也即是积分饱和问题,故在位置环会直接使用PD控制 2. 位置式PID 本例中位置式PID是输入的是目标位置到实际位置的偏差,输出的是电机的目标速度。主要作
无迹卡尔曼滤波器(UKF)在WMR机器人轨迹控制中应用,同时抑制打滑、侧滑。 参考论文: 1.Nemoto T, Mohan R E. Trajectory and slip inference on a cleaning mobile robot using simultaneous parameter and state estimation method[J]. Journal of
滑模变结构控制在机器人运动轨迹控制中应用最为广泛,特别是非约束移动机器人WMR运动控制。机器人系统中很多参数是不确定的、存在波动的,比如本体部件的转动惯量、驱动电机的电感系数、摩擦系数、电机驱动电压等等。 WMR机器人滑模变结构控制是建立在运动学、动力学和电机模型上,本文针对双轮驱WMR三模型推导过程进行简单介绍。 参考文献: 1.Cao Z, Yin L, Fu Y, et al. Adapt
STM32按键控制L298N驱动两直流电机正反转以及停止 一、包括的部件1.stm32f103zet62.l298n3.电机4.其他 二、硬件连接 缺键盘,直接用了整个开发板…没有12V电源,用了升压板…卑微…然后就是… L298N上:1、OUT1、2接一个电机;3、4 接接一个电机。如果最后方向和你想的不一样,1、2或者3、4反过来接电机上。2、IN1、2、3、4分别接PA2、3、4、53、12
0 前言 前几章介绍了PID常规的方法,主要是比例、积分和微分,本节主要涉及在实际工程中积分项的处理,也即是消除由于积分的引入而造成的影响。在实际应用中对于积分总是又爱又恨,爱的是它可以提高系统的控制精度,恨的是总是会引入这样和那样的问题,让人头疼不已。 李忠:PID控制器学习笔记之一PID概述 李忠:PID控制学习笔记之二增量PID 1.积分的作用 在传统的PID控制中,引入积分项的目的主
如何建立多输入多输出的运动模型,这是建立运动控制的前提。 笔记内容: 1. 轮式机器人运动学模型、坐标系与变换 2. 轮式机器人动力学模型 3. 状态方程与误差动力学模型 本文参考论文: 1.IMU-based localization and slip estimation for skid-steered mobile robots 2.Trajectory tracking with col
1. 速度环 以控制电机转速为例,希望电机通过编码器的反馈,达到平稳变速的效果。由于增量式PID输出的是控制量增量,如果计算机出现故障,误动作影响较小,而执行机构本身有记忆功能,可仍保持原位,不会严重影响系统的工作,而位置式的输出直接对应对象的输出,因此对系统影响较大。 2. PID控制器 PID控制器 需值得注意的事: ① PID控制器的运算必须在定时中断中执行 ② 采样周期和
关键名词:The nonholonomic constraints of WMR 非完整约束WMR机器人 双轮式移动机器人是结构最简单的移动式机器人结构,是学术研究中最为广泛使用的研究对象之一。 根据运动约束关系,双轮移动机器人是一种非完整约束机器人。 本文主要以近十年来的移动机器人防滑控制为关键词进行文献检索,以轮式移动机器人运动控制器框架作为主要的研究目标,总结了几类运动控制器框架及其所设计的
前言 在学习PID中发现有许许多多的优化,例如抗饱和,变速积分,积分分离等,在实际工程开发中又如何去选取,如何根据问题去选择相关的优化算法。 该文只是记录开发过程中的一些问题和想法,如果有错误的地方请多多指正。 应用场景 硬件:大疆GM6020电机、STM32F4 需求:1. 速度环—实现手动控制;2.位置环—达到指定位置,电机启停自锁。 算法:增量式PID;基于PID的各种优化方法。 PID算法
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零、小结写前面 跟踪微分器的功能是什么? 答:滤除输入信号的噪声(滤波)并提取其微分信号(微分)。提到滤波,就一定会有“截止频率”“幅值衰减”“滞后”等频域特性,跟踪微分器中的快速因子与这些频域参数有相关性,可以从时域上看出不同的快速因子,对输入信号的滤波效果是不一样的。提到微分,最直接的就是前后差分的方法进行数值微分,但是如果输入信号有噪声的话,就会放大高频噪声,甚至淹没有用信号。跟踪微分器
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