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Lego Mindstorms EV3 Gyroboy：采用观察器的参考追踪反馈控制，适用于LEGO Mindstorms...

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简介：
Lego Mindstorms EV3 Gyroboy是一款运用了先进观测器技术的参考追踪反馈控制系统，专为LEGO Mindstorms EV3设计，旨在优化机器人性能和响应速度。 基于标准乐高 Mindstorms EV3 Gyroboy 赛格威机器人构建的观察者参考跟踪反馈控制器从 Xbox One 游戏手柄或键盘获取输入。这是与 Gareth Willetts 和 Jakub Kryczka 的联合工作。 主要 Simulink 文件已保存在 MATLAB 2019a 中，并导出为 2018a 和 2017a 格式。 首先，请参阅 GitHub 存储库中的文件 setup_guide.m。 该项目的详细信息将出现在：LEGO MINDSTORMS EV3 的 LQG 控制器 Gyroboy 赛格威机器人。作者为 Timothy H. Hughes、Gareth H. Willetts 和 Jakub A. Kryczka，提交给 2020 年国际自动控制联合会世界大会。 内容：KeyboardControl.slx：用于向控制器发送键盘输入的 Simulink 文件。

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  • Lego Mindstorms EV3 Gyroboy：采用观察器的参考追踪反馈控制，适用于LEGO Mindstorms...
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    Lego Mindstorms EV3 Gyroboy是一款运用了先进观测器技术的参考追踪反馈控制系统，专为LEGO Mindstorms EV3设计，旨在优化机器人性能和响应速度。 基于标准乐高 Mindstorms EV3 Gyroboy 赛格威机器人构建的观察者参考跟踪反馈控制器从 Xbox One 游戏手柄或键盘获取输入。这是与 Gareth Willetts 和 Jakub Kryczka 的联合工作。 主要 Simulink 文件已保存在 MATLAB 2019a 中，并导出为 2018a 和 2017a 格式。 首先，请参阅 GitHub 存储库中的文件 setup_guide.m。 该项目的详细信息将出现在：LEGO MINDSTORMS EV3 的 LQG 控制器 Gyroboy 赛格威机器人。作者为 Timothy H. Hughes、Gareth H. Willetts 和 Jakub A. Kryczka，提交给 2020 年国际自动控制联合会世界大会。 内容：KeyboardControl.slx：用于向控制器发送键盘输入的 Simulink 文件。
     
  • 使用 Simulink 的 LEGO Mindstorms EV3 MecanumBot：探索四个麦克纳姆轮的应用...
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    本项目利用Simulink设计LEGO Mindstorms EV3机器人，采用四麦克纳姆轮技术，实现全方位移动控制，展示其在复杂地形中的灵活应用。 四个麦克纳姆轮组成的完整平台。请参阅随附的 .m 文件以获取更多信息。这个项目背后有一个有趣的故事：当我八岁半的女儿Julia看到桌子上摆放的一个麦克纳姆轮时，她仔细观察并进行了测试，在平坦表面上运行大约一分钟之后，她说：“爸爸，你在开玩笑吗？！这种车轮不能用于车辆。你浪费了我们的钱！”我决定证明她是错的——至少在这样的轮子上驾驶是完全可能的:) 请享受完整机器人带来的乐趣！
     
  • Spike Prime: 利用LEGO Mindstorms (51515) 和 SPIKE Prime (45678) 进行实验
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    本课程利用乐高Mindstorms套件（51515和45678），通过SPIKE Prime平台，开展创新性机器人编程与物理实验，激发学生创造力。 头脑风暴/SPIKE Prime 存储库汇集了有关Lego Mindstorms 51515和Lego SPIKE Prime集线器的有用信息。 乐高SPIKE Prime集线器硬件部分包括中央处理器STM32F413（架构：ARM Cortex M4，ROM：1M，RAM：320k，时钟频率：100MHz）。内部存储为32MB闪存（IC: 华邦W25Q256JV）。 无线连接支持一个蓝牙和四个低功耗蓝牙（BTLE）连接（IC: TI CC2564C），有线连接则通过微型USB电缆进行。集线器上还配备了由TI TLC5955驱动的LED阵列，包括五个白光LED组成的5x5网格以及一颗RGB LED。 电机输出方面，SPIKE Prime集线器能够支持六个独立的电机端口（每个端口使用LB1836驱动IC）。电池管理则通过MPS 2639A芯片进行锂离子电池管理。连接到集线器的方法有两种：微型USB电缆或蓝牙。
     
  • 乐高LEGO-EV3课程资料.rar
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    这段资料为乐高的EV3系列课程配套材料，适用于希望利用EV3机器人套装进行学习和教育的人群。包含了详细的教程和示例项目。 机器人教育是当前人工智能教育在基础教育中的重要载体。本课程资料主要是基于乐高-EV3平台的入门教程，包含10节课的教学设计、中英文官方资料、原始教程及创意搭建等内容。
     
  • 乐高MINDSTORMS EV3教育版安装包_LEGO头脑风暴EV3
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    《乐高MINDSTORMS EV3教育版》是一款专为教育设计的编程软件安装包，兼容LEGO EV3硬件系统。通过这款软件，用户可以构建并控制自己的机器人，适用于STEM教学与个人学习。 安装教学：请参考西瓜视频上的相关教程。
     
  • Mindstorms EV3与VL53l01x激光测距传感器的项目开发
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    本项目利用乐高Mindstorms EV3平台结合VL53L01X激光测距传感器进行创新开发，旨在探索机器人在精确距离测量场景下的应用潜力。 VL53l01x距离传感器可以用于EV3传感器。
     
  • 乐高LEGO EV3教育版最新固件EV3_Firmware_1.10E
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    这是一款专为乐高LEGO EV3教育版设计的最新固件升级包，版本号为EV3_Firmware_1.10E，旨在提升硬件性能和增加新功能，适用于STEM教学。 LEGO乐高EV3教育版最近更新了固件版本为EV3_Firmware_1.10E，该版本支持使用Microsoft的在线EV3编辑器。
     
  • 状态反馈控制与观测器仿真实例.zip_sfc_状态反馈控制_状态观测器_观测器控制_观测控制仿真
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    本资料包包含多个关于状态反馈控制和观测器设计的仿真实例。通过这些实例，学习者可以深入了解如何在控制系统中应用状态反馈及观测技术，以实现有效的系统性能优化与稳定性保障。 状态反馈控制与状态观测器是现代控制理论中的核心概念，在机器人、航空航天及电力系统等领域有着广泛应用。本段落将深入探讨这两个关键概念及其在实际应用中的作用，并通过State_feedback仿真实例进一步阐述。 1. 状态反馈控制： 状态反馈控制是一种闭环控制系统，其主要理念在于利用获取的系统状态信息设计控制器以优化系统的动态性能。这里的状态是指描述系统运动的关键变量，而反馈则是指将这些变量或输出的信息传递回控制器中进行调整的过程。通过线性矩阵不等式（LMI）或其他方法实现状态反馈控制能够提高系统的稳定性、减少外界干扰的影响，并加快响应速度。 2. 状态观测器： 状态观测器是一种用于估计系统内部不可直接测量的状态变量的设备或算法，它在实际应用中扮演着“眼睛”的角色。当无法获取所有状态信息时，通过可测输出信号来估算未知状态便显得尤为重要。常见的观测器类型包括卡尔曼滤波器、滑模观测器和李雅普诺夫观测器等。 3. 观测控制仿真： 将状态反馈控制器与状态观测器结合使用可以形成一个更为有效的控制系统策略——即“观测控制”。通过在计算机上进行仿真实验，我们可以测试该组合方案的性能及稳定性，并据此优化设计。具体步骤可能包括定义动态模型、选择合适的观测器类型和参数、实现反馈控制器以及将两者集成等环节。 通过对包含状态反馈与观测器的整体控制系统执行仿真试验，学习者能够更好地理解这些理论的工作原理及其在实际问题中的应用价值。此外，此类仿真实验还为不同控制策略的比较提供了平台，有助于深入掌握现代控制技术的核心知识和技能。
     
  • Kitti-Lego-Loam: 使用KITTI数据简便地运行与评价Lego-LOAM
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    Kitti-Lego-Loam是一款基于KITTI数据集的工具包，旨在简化Lego-LOAM算法的执行和评估过程。它为研究者提供了一个便捷、高效的平台来优化激光雷达定位与建图技术。 该存储库包含针对Kitti数据集进行了优化的LeGO-LOAM代码版本，并且可以用来运行和评估性能结果。使用这些代码后，用户可以通过KITTI地面格式获取到LeGO-LOAM生成的轨迹信息，并利用EVO-eval工具包直接与真实的KITTI数据进行对比分析。 对于不熟悉ROS（Robot Operating System）或原始LOAM算法的新手来说，这份资源可以提供很大的帮助。在依赖性方面，已经通过Indigo和Kinetic版本进行了测试并确认兼容。具体地，需要安装Georgia Tech Smoothing and Mapping Library (GTSAM)，其版本为4.0.0-alpha2。 为了获取并安装所需的库，请按照以下步骤操作： 1. 下载GTSAM 4.0.0-alpha2的压缩包。 2. 解压文件至指定目录。 3. 创建一个名为bu的新文件夹，并进行必要的编译和配置工作以完成依赖项的设置。
     
  • 采用状态反馈、PID和内模控制对阶跃与正弦信号进行追踪
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    本文探讨了利用状态反馈、PID及内模控制技术对阶跃与正弦输入信号进行精准跟踪的方法，分析比较各类控制策略的效果。 东南大学自动化学院的现代控制系统设计课程作业报告及Simulink模型可以提供讲解。如需其他相关资源，请私信联系。可承接代做、答疑服务。