内容列表 1. libmodbus库的使用 2. Modbus TCP开发实践 案例1 案例2 3. Modbus TCP多机通信应用案例 1. libmodbus库的使用 Step 1:初始化RTU/TCP指针 modbus_t *ctx; ctx = modbus_new_tcp(“192.168.191.1”,502); Step 2:初始化变
1.背景介绍 在之前的一篇文章中,我们从力检测方式与力控制理论两个角度探讨了力控制的发展历史。力控制理论相对完善,而在交互力检测的方式上面却存在很大差别。目前实际中最常用的两种方式是关节式单轴力矩传感器和末端式六轴力矩传感器。本文主要分析这两种方式的利弊。 2.末端式六轴 这是现今最广泛的一种方式。四大家族的机器人带有各自的力控制包,其实现的基础也是在机械臂的末端安装有六轴/三轴力传感器。这
四旋翼基本参数四旋翼作为一种可以在空间中自由飞行的无人飞行器,具有6个自由度和4个螺旋桨。其中,4个螺旋桨提供动力,作为四旋翼的动力源;6个自由度分别为:3个位置坐标x , y , z ,3个角度坐标θ \thetaθ(俯仰),φ \varphiφ(滚转),ψ \psiψ(偏航)。三种角表示如下: 基本假设为了研究方便,作出以下假设: 四旋翼为刚体;四旋翼几何中心处于其重心;只有螺旋桨的拉力T
内容列表 1 描述 2 环境(contexts) 2.1 RTU环境 2.2 TCP(IPv4)环境 2.3 TCP PI(IPv4和IPv6)环境 3 通用函数 3.1 释放modbus环境 3.2 设置从站ID 3.3 启用调试模式 3.4 超时设置: 3.5 用于数据操作的宏 3.6用于操作位和字节的函数(3.1.4版本修改) 3.7 设
模糊控制笔记(三)模糊控制系统与模糊PID1. 模糊控制系统1) 量化2) 模糊控制系统组成3) 模糊规则2. 模糊PID 本文章所有知识点均为作者本人学习刘杰、李允公等老师的教材《智能控制与MATLAB实用技术》时所作笔记,在此发自肺腑地表达对老师们辛勤劳动的感谢和尊敬,也安利一下这本书,对入门智能控制的同学们来说是一本极其优秀的教材!1. 模糊控制系统1) 量化 2) 模糊控制系统组成
对于我们人类而言,我们通过肩部关节、肘部关节和腕部关节感知到手掌的位置和姿态。对于机械臂亦是如此,我们要获取机械臂的末端工具的位置和姿态,要通过机械臂的各个关节去计算。而机械臂运动学正是在已知机械臂关节角度的情况下计算机械臂末端位置和姿态,将关节空间映射到笛卡尔空间。 一、连杆变换 机械臂是由关节将一系列连杆连接组合成运动链。机械臂各个关节电机通过连杆传递运动实现末端位姿的改变,因此我们要获取
模糊控制笔记(二)模糊关系1. 笛卡尔积(直积)和普通关系2. 模糊关系的定义模糊关系的运算 本文章所有知识点均为作者本人学习刘杰、李允公等老师的教材《智能控制与MATLAB实用技术》时所作笔记,在此发自肺腑地表达对老师们辛勤劳动的感谢和尊敬,也安利一下这本书,对入门智能控制的同学们来说是一本极其优秀的教材!1. 笛卡尔积(直积)和普通关系
模糊控制笔记(一)模糊集合模糊集合1. 基本概念2. 特征函数3. 模糊集合表示模糊集合的方法:1) 向量表示法2) Zadeh表示法(Zadeh也是模糊集合理论的创始人)3) 序偶表示法4. 隶属函数5. 模糊集合的运算和性质常用性质: 本文章所有知识点均为作者本人学习刘杰、李允公等老师的教材《智能控制与MATLAB实用技术》时所作笔记,在此发自肺腑地表达对老师们辛勤劳动的感谢和尊敬,也安利一
一、背景 滑模控制理论(Sliding Mode Control, SMC)是一种建立在现代控制理论基础上的控制理论,主要数学核心为李雅普诺夫函数。滑模控制的核心思想是建立一个滑模面,将被控系统拉取到滑模面上来,使系统沿着滑模面运动。滑模控制的一个优势是无视外部扰动和不确定参数,采用一种比较“暴力”的方式达到控制的目的。其思想和反步法有些类似,但数学实现起来更加方便而不抽象。相比反步法,滑模控制
控制的一大类对象为以机器人为代表的运动体控制,相应地,我们会比较关心三维空间中被控对象的运动状态,即位置、速度和姿态,对位置和速度的描述需要首先确定坐标系,即是在什么坐标系下的位置和速度,而姿态则描述坐标系与坐标系之间的关系。本部分的主要参考文献为[1]和[2]。
PID自动调参----simulink仿真-----如何高效调参设计PID控制器系统识别APP识别传递函数Simulink搭建仿真控制系统使用Maltab自动调参工具PID Tuner调节PID参数设计PID控制器我们先看这张经典的PID控制器的图片,可以看e(t)与u(t)与c(t),会发现控制器是控制e(t),也就是反馈值的偏差来输出控制量(u(t))给执行机构的。也就是通过控制执行机构间接控
串级PID调试simulink仿真 设计串级PID 串级PID图解: 在设计串级PID的时候,我们从图可以知道,主控制器的输出是副控制器的输入。 主控制器输出可以是输出实际的物理量,也可以输出百分比。若是输出实际物理量的值,需要知道主控制器输出的物理量与负控制量的实际一些关系,显然是不够合适的。比如外环是位置,内环是速度,外环输出的值,外环PID控制的是位置,经过PID控制器,实际含义
机器人运动规划 1 moveit中包含有多种运动规划器。 基于采样的运动规划器:OMPL 基于搜索的运动规划器:SBPL 基于最优化的运动规划器:CHOMP 每一种运动规划器都在自己的包中,并且以插件的形式集成在moveit中。 接下来学习一下如何将运动规划器集成到我们的规划任务中。 规划接口 Planning Interface moveit_core中
1.构建数学模型 即 以上即为世界坐标系到本体坐标系的速度映射矩阵, 该矩阵与底盘的轮系没有关系。 3.麦轮速度解算 由于此处旋转中心与轮轴的连线不垂直于棍子,所以使用向量外积对角速度进行处理。由物理关系 和几何关系 可得 根据上图,将角速度投影到本体坐标轴上,与两轴向速度融合。 可以得到: 以上即为麦克纳姆轮四轮长方形底盘速度解
Elmo驱动器:CANopen协议电机PVT模式的PDO映射 0.前言 最近在做Rhex机器人,该机器人的六条腿部每条腿均只有一个电机,对步态的控制完全依赖于一个电机的控制,使用以前用的比较简单的电机位置PTP(Point to Point)模式时由于每两个点之间驱动器均要进行一次加速减速的过程,而实际的控制过程中对每条腿每个周期的规划是一个整体的加速减速过程,PTP导致电机运动噪音很大(每两
前面两篇博客里我们分析了文献[1]在关于Lyapunov函数的两种假设条件下证明积分形式系统扩张状态观测器(ESO)收敛性的套路,文献[1]还用齐次性说明了后一种假设条件的适应性,以表明有一定的应用性。仿照文献[1]的套路,根据自己大论文的研究方向加一个所谓的工程应用背景(其实还是一个微分方程模型),只要模型形式能够想办法改写成积分形式,然后控制器设计上再做点小改动,核心思想还是在Lyapunov
速度分析 建立三轮底盘的速度物理学模型如图所示。 各方向速度图像: 分析可知,三轮底盘当沿着一个轮轴方向前进时,速度可取到平动的最大值 利用与上述相同的方法,可以得到加速度在各个方向上的极值,如下图: 因此,对三轮底盘来说,最大速度和最大加速度均发生在与一个轮轴重合的方向上。 非线性归划求极值MATLAB源码
上一篇博客里我们分析了文献[1]证明积分形式系统扩张状态观测器(ESO)收敛性的套路(以下称博客1),并且指出收敛性分析依赖于假设Lyapunov函数存在且满足一定条件(即假设3),这个假设随后在文献[1]中进一步放宽如下: 参考文献 [1]Guo B Z, Zhao Z. On the convergence of an extended state obse
使用Qt Creater打开项目,项目结构如下: 目录 1 qgcgroundcontrol.pro 2 _.pri 3 Headers&Sources 4 Reources 1 qgcgroundcontrol.pro qgroundcontrol.pro是项目的工程文件,pro文件内具有很多关键字: 关键字
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