从最基础的 IO口模拟脉冲控制步进电机旋转,到步进电机的梯形、S 型加减速以及 PID 速度环位置环控制等,这些都是控制单个步进电机的方法,在众多的步进电机应用中,更多的是双轴甚至多轴的联动控制。 插补运动 概念 插补这个概念最初源自于数值分析数学中的插值,它是一类在离散的已知数据点范围内构造新数据点的方法。现在这类方法被广泛应用在数控系统和各种相关行业中,所以接下来关于插补的 介绍
算法理论 有三条曲线分别是红色、青色和蓝色,其中红色速度曲线、蓝色加速度曲线,青色为梯形加减速模型的加速部分曲线。 图中是梯形加速度部分(青色曲线)和 S 形加速部分(红色曲线)比较,梯形加减速是按照一个固定的斜率增加速度到达 Vt, 到达 Vt 后加速部分结束,开始进入匀速部分,梯形加减速由匀加速上升的趋势突然变成匀速,由于惯性会产生较大的冲击力和噪声;S 形加减速则很好的避免了这一问题
梯形加减速算法与S 形加减速算法 梯形加减速算法其特点是:算法简便,占用时少、响应快、效率高,实现方便。但匀加速和匀减速阶段不符合步进电机速度变化规律,在变速和匀速转折点不能平滑过渡。启动、停止、高速运动段会产生较大的冲击和振动及噪音所以这种算法主要应用在对升降速过程要求不高的场合,如简单的定长送料。也就是说在一些精密的场合,梯形加减速算法并不适用。 S 形加减速算法:还是以梯形加减速章节提到
理论实现 由于算法在计算过程中涉及到一些浮点型运算,大量的浮点型运算会使得效率大大降低为了使在计算浮点型的速度得到更好的优化。 控制步进电机需要四个描述速度曲线的参数;速度曲线从零速度开始,加速到给定速度并持续到减速开始,并且最后减速至零给定步数的速度。 1.不同速度段的处理方法 通过第14篇文章思路大概已经清晰,接下来就是软件代码的设计,其实使用定时器产生脉冲,并按梯形规律加速即可,使用
之前有段时间因为机器狗项目的缘故,一直在使用小米微电机,但是苦于没有一个详尽的奶妈级教程,在控制电机的学习中踩了不少的坑。今天咱们就从头至尾一步一步的实现使用按键控制小米微电机。本文将会分析小米电机驱动库,并简要介绍相关的CAN通信知识。阅读本文之前建议先看一遍小米电机说明书,直接百度就有。 一、前置知识 小米微电机是一款伺服电机,那什么是伺服电机呢?伺服电机的最大特征要素是伺服机构。伺服机构
步进电机加减速使用的场景有那些呢?为什么要使用加减速呢? 硬件驱动细分器与软件的细分参数或定时器分频参数设置不当时启动电机时,会遇见步进电机有啸叫声但是不会转动,这是因为软件产生脉冲的频率大于步进电机的启动频率,步进电机有一个很重要的技术参数:空载启动频率,也就是在没有负载的情况下能够正常启动的最大脉冲频率,如果脉冲频率大于该值,步进电机则不能够正常启动,发生丢步或者堵转的情况。 或者也可以
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
0. 简介 现在的机器人领域在普遍使用IMU(惯性导航单元)。该系统有三个加速度传感器与三个角速度传感器(陀螺)组成,加速度计用来感受飞机相对于地垂线的加速度分量,陀螺仪用来感知飞机的角速率变化;通过算法融合来计算出飞行器姿态,也用来进行航位推算。而每次我们拿到一个惯性导航的时候会发现参数手册中有很多信息,而这些信息的好坏要怎么评判是比较关键的。下面我们来一一讲解。 1. 最大零点偏移 1.1 含
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
1.考虑道路倾角及曲率影响道路倾角与曲率对无人驾驶车辆的操纵稳定性有着重要影响直接关系到车辆动力学模型的准确程度 结合《车辆运动控制(6)考虑侧倾约束》得到的综合考虑横摆、侧滑和侧候约束的车辆动力学模型建立考虑道路倾角及曲率影响的车辆动力学模型,如图所示:考虑侧倾约束的车辆动力学模型跟踪时变曲率参考道路的跟踪误差方程可由式(11)得到考虑存在道路倾角中的情况如图:车辆质心处受到的合力在y轴上的分力
1.简介前两节介绍的车辆模型 未能考虑车辆的操纵稳定性,或者说只能体现车辆横摆稳定性鉴于无人驾驶车辆的操纵稳定性需要综合考虑车辆的 横摆稳定性 和 侧倾稳定性因此建立 横摆、侧滑和侧倾综合等效约束 的车辆动力学模型十分重要 2.模型受力分析考虑车辆的侧倾运动,建立横摆、侧滑和侧倾综合等效约束的车辆动力学模型受力分析如图:根据牛顿第二定律,分别得到车辆沿 y轴的受力平衡方程以及车辆绕 z轴和 x轴的
1. 进一步简化 点质量车辆动力学模型忽略了车辆的尺寸信息以及由横、纵向加速度引起的载荷转移用一个带质量的点来描述车辆运动,是对车辆单轨模型的进一步简化通常用于无人驾驶车辆的路径规划阶段,可以有效地降低轨迹规划的计算量 点质量车辆动力学模型在惯性坐标系中的运动方程和受力平衡可以表示为: 其中,车辆在纵向上受到阻力的合力F_{dissp} = ma_d 2. 摩擦圆约束 对于无人驾驶车辆点质量
1.车辆横摆动力学模型简化车辆横摆动力学模型是无人驾驶车辆路径跟踪控制中常用的模型之一但是在 《车辆运动控制(2)车辆横摆动力学建模》 中根据单轨模型分析得到2自由度的车辆横摆动力学微分方程:对于模型预测控制器的设计来说还是过于复杂,因此需要对其进行进一步简化 1.1 小角度假设此时,式(21) 所表示的车辆动力学模型的非线性特征主要来自轮胎非线性区的轮胎力表达可以使用《车辆运动控制(3)轮胎模型
1. 简介 在 《车辆运动控制(2)车辆横摆动力学建模》 中根据单轨模型分析得到2自由度的车辆横摆动力学微分方程: 其中,F_{yf},F_{yr}车辆前、后轴上轮胎侧向力的合力还需要进一步通计算而得 在车辆的运动过程中轮胎所受的纵向力、侧向力、垂直力及回正力矩对汽车的操纵稳定性和安全性起着重要作用由于轮胎结构复杂,动力学性能呈非线性选择符合实际又便于使用的轮胎模型是建立车辆动力学模型的关键
1.简介车辆运动规划与控制需要通过对车辆运动学或者动力学系统的控制来实现如果规划阶段能够考虑车辆 运动学和动力学约束,那么运动跟踪控制性能会更好 车辆在地面运动的动力学过程是非常复杂的,为了尽量准确描述车辆运动,需要建立复杂的微分方程组,并用多个状态变量来描述其运动 用于模型预测控制的模型只要能够表现出车辆运动学与动力学约束,就可以使模型预测控制器实现预定控制目的特别是在规划阶段,为了保证规划算法
1. 简介 车辆整车动力学模型一般包括用于分析: 车辆 平顺性 的 质量-弹簧-阻尼模型 车辆 操纵稳定性 的 车辆-轮胎模型两者研究的侧重点不同平顺性分析的重点是车辆的悬架特性而车辆操纵稳定性分析的重点是车辆纵向及侧向动力学特性 主要研究目标是使 车辆快速而稳定地跟踪期望路径,属于车辆操纵稳定性问题因此对于悬架特性不做深人探究 2. 假设条件 这里所建立的动力学模型主要是作为模型预测控制
PID控制器模拟器 概述: PID控制器是一种常用的反馈控制算法,用于实现系统输出与期望值之间的精确调节。PID控制器模拟器是一个工具,可以模拟和测试PID控制器的性能,并对系统进行调整和优化。 输入参数: setpoint:期望值或目标值 process_variable:过程变量或实际测量值 Kp:比例增益系数,用于调整控制器对误差的响应程度 Ki:积分增益系数,用于修正系统静态误差 K
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM) PMSM具有高效率、高功率密度和快速响应等特点,在现代工业中得到了广泛应用。而矢量控制是一种广泛应用于永磁同步电机的高精度控制方法,它能够实现永磁同步电机的快速、准确、稳定的运行。 矢量控制 矢量控制的核心思想是将电机转子空间矢量分解为两个直角坐标轴上的分量:磁场方向分量和转子电动势方向分量,
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