1、WBC控制概述 WBC控制器有多种类型,但为了方便起见,我们将其分类如下: 1)基于二次规划(QP)的无任务层次结构的WBC控制, 2)基于零空间投影的WBC 3)分层二次规划(HQP)的WBC 4)集成二次规划和零空间投影方法的WBC 一种常用的WBC实现方法是构造二次规划问题来找到满足等式和不等式约束的反作用力和扭矩命令
DJI 无人机 Onboard SDK ROS 功能包demo运行 搭建好 Onboard SDK ROS 的开发环境后,功能包自身具备一些写好的demo功能案例dji sdk 的节点在dji_sdk文件夹中demo的功能案例则在dji_sdk_demo文件夹中 demo功能 具体的demo功能可以查看文件夹内的CMakeLists.txt文件 通过名称可以看出其功能,总结如下: dem
差速轮机器人由于其简洁的结构、较大的负载、较长的续航时间在仓储物流行业中有较多的应用。其中运动控制作为基础的功能之一是保证安全可靠运行的基础,以李雅普诺夫稳定为依据设计的运动控制器对差速轮机器人运行的平稳性有较好的效果。 运动学模型分析 图1 差速轮机器人的运动学模型如图1所示,r rr 表示机器人中心距离目标位姿的长度,δ \deltaδ表示机器人方向与r rr所成的角度
模型预测控制(MPC)与PID、纯追踪法相比有更好的路径跟踪效果,在自动驾驶领域有广泛应用。本文将以运动学为基础详细推导差分轮移动机器人模型预测控制(MPC) 运动学模型 根据移动机器人的运动学结构可得移动机器人的状态方程: 式(1)为非线性方程,不利于后面进行优化求解,便采用一阶泰勒公式将状态方程(1)进行线性化得: 其中,x r , y r , θ r , v r , w r
0. 简介 对于自动驾驶的预测和规划而言,能够有效的对目标产生可解释性是非常有必要的,而《Interpretable Goal-based Prediction and Planning for Autonomous Driving》文中就提出了一种综合的自动驾驶预测和规划系统,它利用合理的逆规划来识别其他车辆的意图。目标识别可以通过蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法来规划自我车辆的最佳动作。逆规划
功能包简介 ROS功能包名称:dji_sdk 功能包功能:用于DJI 板载SDK的ROS版本 OSDK 是一个用于开发无人机应用程序的开发工具包,基于OSDK 开发的应用程序能够运行在机载计算机上(如Manifold 2),开发者通过调用OSDK 中指定的接口能够获取无人机上的各类数据,经开发者设计的软件逻辑和算法框架,执行相应的计算和处理,生成对应的控制指令控制无人机执行相应的动作,实现如
0. 简介 在面对二维与三维之间的转换时,我们常常会困惑该如何去转换,在G2O中存在有理想的坐标转换工具,但是在Sophus中却缺乏这样的手段。之前在Sophus处简要的介绍了一下SE(2)与SE(3)的转换,最近发现之前的文章这部分需要拿出来详细的说一说。 1. 欧拉角与旋转向量 欧拉角、旋转向量、四元数和旋转矩阵是Sophus中常常提到的几个名词,欧拉角和旋转向量是类似的,SO(3)的旋
差速轮机器人时间最优控制 最优控制做为现代控制理论一个非常重要的部分,相比于其它控制算法,直接对性能指标进行优化,同时可以添加各种各样的约束条件等优点,在自动化工程中有比较多的应用。但受限于当前的计算水平,还没有传统控制算法普遍应用于实际生产、生活中。 本文将通过离散化的方式求解差速轮机器人从点A(x ,y ,θ ),运行到点B的时间最短,在运行过程中,有速度、加速度的约束。
前言 通常复杂的机器人会存在多个控制器,不会是一个控制器完成所有的任务,这样会造成计算资源的过度集中,并且无法实现模块化的调试。 以简单的智能车为例,一般会存在两个控制器,一个是运行ROS的主控,另一个是运行电机控制和传感器信息采集的单片机比如STM32。 由于存在多个控制器,完成一个机器人的具体任务,那么这多个控制器间则需要建立通信,本篇博客主要讲解: 如何实现ROS主控和STM32
直流电机 直流电机(direct current machine)是指能将直流电能转换成机械能(直流电动机)或将机械能转换成直流电能(直流发电机)的旋转电机。它是能实现直流电能和机械能互相转换的电机。当它作电动机运行时是直流电动机,将电能转换为机械能;作发电机运行时是直流发电机,将机械能转换为电能。 直流电机原理 下图是分析直流电机的物理模型图 固定部分有: 磁铁这里称作主磁极
一篇文章用最为基本SX来构建Single-Shooting解决MPC问题的方法。这篇最开始会简单讲解一下Mult-Shooting的不同之处,并且用其他的CasADi结构实现同样的问题。 Multi-Shooting 如上节对比图中所示,multi-shooting对状态也进行离散。这里不对方法进行过多展开,只介绍一下代码上的区别之处。具体完整的代码详见MPC/sim_2_mpc_mul_sh
从本节开始,会以Mohamed W. Mehrez[1]所提供的实例为基础,用Python来实现模型预测控制(MPC)和滚动时域估计(MHE)。 运动学模型 既然是基于模型的优化问题,那么首先简单地对所研究对象的运动学模型进行介绍。本示例使用常见的差分小车模型,其坐标转换关系如下图所示。 小车运动模型 对于这样一个在平面运动的模型,我们只需要使用三个坐标系即可描述小车在平面中的
采用 S-function 编写机器人系统的方法总结: S-functions(系统函数)提供了一种强大的机制来扩展Simulink®环境的功能。s函数是用MATLAB®、C、c++或Fortran编写的Simulink块的计算机语言描述。 S-Function扩展了Simulink®环境的功能。S-Function是用MATLAB®、C、c++或Fortran编写的Simulink模块的
作者@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 本文完全采用公式去搭建模型,而不是拖拽模块,有利于加深对公示的理解,提升对simulink的建模水平。 1.PMSM(永磁同步电机)建模 根据电机的转矩、电压电流关系公式进行搭建。纯数学公式搭建PMSM本体。 2.SVPWM(矢量脉宽调制技术)的搭建 上图为封装好的SVPWM模型。这里面有两个输入参数,分别为电压Ud,和调制时间T
本文以Franka机器人为例简述基本的机器人末端力/力矩控制方法,以及阻抗控制方法。本文假设读者具有一定的机器人学与C++程序设计基础。笔者基于libfranka 0.8.0 版本进行开发调试。除了编程技巧外,本文还将在一定程度上讨论Franka 机器人官方运动生成与阻抗控制方法的基本特征。所有实例代码来自libranka官方手册。更多相关内容建议读者参考此文。 笔者开发配置: OS:
本文介绍Franka机器人C++代码库——libfranka的使用方法。包含笔者在使用过程中的一点心得体会。笔者基于libfranka 0.8.0 版本进行开发调试,仅限于 Linux 系统。相关介绍也可以参考此文。 这里假设读者已具备以下基础知识: C++ 程序设计基础 Linux 操作系统基础 CMake 工具操作基础 文章目录 官方资料
本文主要分析如何使用Franka机器人C++代码库——libfranka来进行运动生成与控制。包含机器人学相关知识、Franka机器人的特性以及笔者在使用过程中的一点心得体会。笔者基于libfranka 0.8.0 版本进行开发调试。除了编程技巧外,本文还将在一定程度上讨论Franka 机器人官方运动生成与阻抗控制方法的基本特征,以及一些实际使用技巧。重点在于介绍FCI手册中没有将的一些实用技
机器人关节力矩传感器数据滤波算法实现 在实验中,我们经常遇到噪声或其他因素影响导致力矩传感器读取的数据存在较大的高频数据波动,这些数据是我们所不期望的,因此,我们需要进行机器人关节力矩传感器的数据滤波。 机器人关节 机器人关节 机器人关节 低通滤波器是一种滤波器,它通过频率低于所选截止频率的信号,衰减频率高于截止频率的信号,滤波器的确切频率响应取决于滤波器的设计。 滤波器设
Matlab BP神经网络拟合四足机器人足端轨迹线积分方程用于足端轨迹规划 问题描述 一般情况下,在对四足机器人足端轨迹进行规划时分别对足端路径和轨迹加速度进行规划,然后将规划好的加速度进行两次积分得到足端在该加速度条件下的位移,将位移与规划的足端路径的线积分长度进行匹配,从而建立起规划的路径与控制系统时间的映射关系。以下对几个概念进行解释: 路径规划(Path Planning):路径规划
一、背景 在四足机器人的发展中,由于串联腿结构对关节驱动电机的要求很高,控制精度难以保证,因此逐渐出现了使用闭链五杆机构作为机器人腿结构的四足机器人,如宾夕法尼亚大学的Minitaur,斯坦福的开源机器狗Stanford Doggo,以及在2019年全国大学生机器人大赛Robocon赛事中以武汉大学的四足机器人为代表的一系列高校所采取的并联五杆结构四足机器人。 本文针对这一类机器人所采用的闭链
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