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基于ROS的差动轮式机器人采用非线性模型预测控制。

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简介:
该存储库致力于对ROS模型预测控制进行抽象化。它采用从周期性到单周期的移动机器人模型,以模拟差动驱动轮式移动机器人的性能,从而确保其卓越的跟踪能力。为了运行此NMPC算法,用户可以选择使用GAZEBO仿真器或构建定制的移动机器人平台。此外,建议将该算法与ROS中默认的本地计划器DWA算法进行对比测试。该系统基于非线性Unicycle模型实施MPC(借助ipopt求解器),并结合AMCL本地化技术以及伪本地化方法(基于编码器测距),在GAZEBO模拟环境中进行验证。软件环境要求包括Ubuntu 18.04系统的安装,以及ROS Melodic版本的部署。同时,还需要安装ROS相关的依赖项,例如:sudo apt install ros-melodic-costmap-2d ros-melodic-move-base ros-melodic-global-planner ros-melodic-amcl。关于ipopt求解器的安装和配置,请参考“ document / ipopt_install”中的详细教程。

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  • MPC_ROS:ROS平台线
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    MPC_ROS是一款在ROS平台上开发的软件包,专门用于实现差动轮式机器人的非线性模型预测控制。它通过先进的算法优化路径规划和避障功能,提高机器人的运动精度与效率。 关于ROS的模型预测控制实现抽象的该存储库使用从周期到单周期的移动机器人模型来实现,这意味着差动驱动轮式移动机器人具有良好的跟踪性能。 要运行此NMPC算法,您可以使用GAZEBO仿真器或定制的移动机器人,并与ROS中使用的默认本地规划器DWA算法进行比较。该特征基于非线性Unicycle模型的MPC(通过ipopt求解器)和AMCL定位功能以及伪定位(基于编码器测距法)。此外,还需要在Ubuntu 18.04上安装GAZEBO模拟环境和服务,并且要安装ROS Melodic及其依赖项:sudo apt install ros-melodic-costmap-2d ros-melodic-move-base ros-melodic-global-planner ros-melodic-amcl。同时,请参考文档中的教程来安装Ipopt。
  • 线
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    非线性模型的预测控制是一种先进的控制策略,适用于处理复杂的工业过程。它通过构建系统的动态模型,并基于该模型对未来进行预测,以优化当前的操作决策。这种方法能够有效地应对多变量、强耦合以及存在约束条件的问题,在化工、制药和制造业中有着广泛的应用前景。 经典的MPC程序能够求解非线性问题,并且适合新手使用。
  • 线PPT
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    本PPT探讨了非线性模型预测控制的基本原理及其在工业过程中的应用,涵盖理论分析、算法设计与实践案例。 非线性模型预测控制对应的PPT包括2017年出版的《Nonlinear Model Predictive Control》一书的内容。
  • 线程序(nmpc.m)
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    nmpc.m 是一个用于实现非线性模型预测控制算法的MATLAB程序。该程序适用于复杂工业过程的优化与控制,能够处理多输入多输出系统,并具有鲁棒性和灵活性。 对于初学者来说,一个非线性模型预测控制程序的入门资料非常值得下载参考。
  • 线系统.zip
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    本资料深入探讨了非线性系统中的模型预测控制理论与应用,涵盖算法设计、稳定性分析及工程实践案例。适合科研人员和工程师参考学习。 这段文字描述的是非线性模型预测控制的m文件资源,这些文件有助于理解非线性模型预测控制的概念和技术细节。
  • Hammerstein-Wiener线仿真研究
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    本研究运用Hammerstein-Wiener模型进行非线性系统的预测控制仿真分析,旨在探索该模型在复杂系统控制中的应用效果与优化策略。 本段落在概述线性预测控制算法的基础上,针对非线性系统的结构和特点,研究了几种适用于非线性预测控制的滚动优化方法,并进行了仿真研究。
  • 线算法程序
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    简介:本项目专注于开发和实现非线性模型预测控制算法,旨在提高复杂工业过程中的自动化与优化水平。通过先进的数学建模技术,对系统进行实时预测与调整,确保生产效率与产品质量的最大化。 非线性模型预测控制(NMPC)算法的MATLAB程序用于求解由目标函数及过程模型定义的NMPC问题,并寻找闭环最优控制方案。
  • 欠驱AUV编队线.rar
    优质
    本研究探讨了欠驱动自主水下车辆(AUV)编队控制问题,提出了基于非线性模型预测控制的方法,以提高系统的稳定性和协调性。 在现代海洋探索与监测任务中,自主水下车辆(AUVs)的编队控制技术占据着重要地位。欠驱动AUV是指其执行器数量少于动力学系统自由度的水下机器人,由于成本低、操作灵活而受到广泛关注。然而,由于非线性动力特性和复杂环境干扰的影响,设计有效的控制策略极具挑战性。 模型预测控制(MPC)是一种先进的方法,它基于动态模型对未来行为进行预测,并通过优化算法寻找最佳控制序列。其优势在于能够处理复杂的约束问题和考虑系统的长期性能,因此是解决欠驱动AUV编队控制的理想选择。 在Matlab环境中实现MPC需要建立AUV的动力学模型,包括浮力、推力、水阻力及重力等因素与速度、位置和姿态的关系,并考虑到这些因素之间的非线性相互作用。关键步骤如下: 1. **建模**:构建欠驱动AUV的动态模型,涵盖状态变量(如速度、位置、姿态)以及控制输入变量(如推力、舵角)间的非线性关系。 2. **预测模型**:基于当前的状态和控制输入,预测短期未来的时间点上系统的状态轨迹。 3. **优化问题**:定义一个合适的优化目标,并加入各种约束条件。例如最小化能量消耗或最大化编队稳定性等。 4. **在线计算与反馈机制**:在每个时间步中求解优化问题以获取最优控制序列,仅应用第一项控制输入后更新状态并重复该过程;MPC的实时特性体现在每次根据最新的系统状态来调整新的控制输入上,有助于应对不确定性及外界干扰的影响。 5. **编队策略设计**:制定合理的规则确保AUVs在预定路径中保持预设几何形状或间距,并避免碰撞。 通过这样的框架可以有效地解决欠驱动AUV编队中的复杂控制问题,实现精确的轨迹跟踪和稳定的飞行。Matlab提供的Simulink与Control System Toolbox工具箱支持模型预测控制的应用开发、模拟及控制器设计工作。 《欠驱动AUV编队非线性模型预测控制》涉及领域包括非线性控制系统理论、MPC技术、AUV动力学建模以及编队策略,为实际任务提供了坚实的理论基础和技术支撑。
  • MPsee: 一个构建线MATLAB工具箱
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    MPsee是一款基于MATLAB开发的工具箱,专为自动创建非线性模型预测控制方案而设计。它简化了复杂控制系统的设计与实现过程。 MPsee 是一种数学工具,能够收集有关任何优化控制问题的所有基本信息,并自动生成快速在线非线性模型预测控制器 (NMPC) 用于仿真和实现目的。它提供用户界面以定义最佳控制问题。根据正确的问题定义,MPsee 可生成相关的 MATLAB 代码。接着,用户可以利用提供的 Simulink 库(NMPCLib.slx) 在 Simulink 中实现并模拟他们的 NMPC。 MPsee 使用 c/GMRES 和 Newton/GMRES 实时优化方法来创建 NMPC 控制器,并允许用户在单射和多射方法之间进行选择。该工具箱的分发遵循 Apache 许可版本 2.0 (Apache-2.0),但没有任何保证;甚至没有对适销性或针对特定目的适用性的暗示保证。 使用 MPsee 的理论及软件实现前,用户有责任评估其正确性和可靠性,以确保适用于他们自己的研究或商业用途。