为了方便进行无人机的编队演示,以及在各种场景下实现队形的灵活切换,开发了一套专门的上位机控制平台。本文将重点介绍应用于tello无人机的编队操作面板及其核心功能。 操作面板页面 下图展示了操作面板,其中包含5种编队动作和3个可选位置设定。用户可以根据实际需求选择动作,并对动作参数进行配置。该平台嵌入了两套通讯系统:仿真系统和物理系统。用户可以在仿真环境中验证动作的合理性和安全性,然后在物理系统中进
控制器设计篇 前面介绍了利用matlab实现系统的模型辨识,本篇将在运动学模型的基础上,采用Matlab工具箱进行位置控制器的设计,并在仿真环境中进行了实验验证,所采用的控制器设计流程也适用于其他控制对象,简要设计流程如下 数据采集:本文旨在进行位置控制。在完成无人机速度环和姿态环的基础上,输入激励信号,以尽可能引发被控对象的特性。可以通过三角函数叠加的方式进行激励信号的输入。同时,确定期望速
模型辨识篇 在实际的无人机系统中,控制器的设计至关重要,它直接影响无人机的稳定性和响应能力。然而,要设计出高效、可靠的控制器,首先必须准确理解无人机的动态行为,这就需要通过收集输入输出数据来辨识其运动学模型。运动学模型是描述无人机在空间中运动规律的数学模型,它通常包含了无人机的位置、速度、加速度以及与之相关的控制输入等参数。通过辨识运动学模型,能够理解无人机在受到不同控制输入时的响应方式,这对
上一篇介绍了Tello无人机仿真环境中的飞行控制,本篇将介绍tello无人机在物理系统中的轨迹跟踪,实现实物无人机的速度控制。本文采用的无人机为Tello TT,TELLO Talent由飞行器和拓展配件两部分组成。飞行器配备视觉定位系统,并集成飞控系统,能稳定悬停、飞行。可显示高清画面,并可实现拍照、录影、弹跳、全向翻滚以及一键飞行等功能。Tello相机可拍摄500万像素照片与720ρ高清视频
【Tello无人机】Tello飞行控制 上一篇介绍了Tello无人机的仿真环境搭建,本篇将介绍tello无人机在pybullet环境中的飞行控制,实现无人机的速度控制。本环境最终要实现强化学习算法下的飞行任务,故采用通用的gym接口进行环境搭建。 Gym环境接口 OpenAI Gym 包含许多有趣的环境,从具有经典控制任务的环境到可让你训练智能体玩 Atari 游戏的环境。但本文是想自己定义一
DJI Tello是一款小型、入门级的无人机,其小巧的机身内却隐藏着强大的功能,它可在实验室中安全飞行,搭载高清摄像头,具备图像追踪、定位等强大功能。此外,它还拥有丰富的API接口,支持ros、python、matlab等多种控制指令,为科研任务提供便利。本文将详细介绍如何利用pybullet搭建tello环境,以进行前期的算法仿真验证。 环境配置 PyBullet是一
随着科技的迅猛发展,机器人技术正日益成为现实生活中的重要组成部分。而在机器人研究领域,仿真技术的应用扮演着不可或缺的角色。它不仅可以节约大量资源和成本,更为工程师和研究者提供了一个安全、高效的实验平台。在这个博客中,将探讨PyBullet仿真引擎,并着重介绍如何利用PyBullet进行四足机器狗的仿真。 PyBullet概述 PyBullet是一个开源的物理仿真引擎,
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