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PID控制器的MATLAB代码-TWIP-自平衡机器人: 双轮倒立摆机器人

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简介:
本项目展示了如何使用MATLAB编写PID控制算法来实现TWIP双轮倒立摆机器人的自平衡功能。通过精确调节参数,使机器人能够稳定站立并响应外部干扰。 作为ESD601最终项目的一部分,我们设计并构建了一个双轮倒立摆自平衡机器人,并使用PID控制器进行控制。该项目旨在展示动态系统中控件的常见应用。由于平衡点固有的不稳定性,必须采取适当的可控制性和可观测性措施来使系统稳定在所需的平衡点附近。 本项目的平台是TIVAC系列启动板评估套件EK-TM4C123GXL。项目需求包括:机器人应具备自我平衡能力且在不受控情况下不稳定;控制系统需稳健可靠;基于学术目的,使用Tiva构建系统而不依赖任何第三方库;采用模块化设计,并配备具有足够电池寿命的内置电源。 具体规格如下: - 两个车轮位于重心之上,以确保系统的不稳定性。 - 控制回路应为PID控制,每10毫秒更新一次。 - 系统响应时间应在3秒以内。 - 最大恢复角度设定在15度范围内。 - 单次充电的电池寿命需超过一小时。 项目准备阶段包括制定章程和甘特图。我们还评估了潜在风险,并预计IMU可能会发生故障,因此计划首先使用QEI(正交编码器接口)及车轮编码器作为备用方案进行测试。整个活动分为三个核心小组:研究、设计与实施,每个小组负责不同的任务。 在该项目的研究阶段中,团队深入探讨并评估了多种方法和技术,并详细研究了所有组件和模块的数据表等相关文档。

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  • PIDMATLAB-TWIP-:
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    本项目展示了如何使用MATLAB编写PID控制算法来实现TWIP双轮倒立摆机器人的自平衡功能。通过精确调节参数,使机器人能够稳定站立并响应外部干扰。 作为ESD601最终项目的一部分,我们设计并构建了一个双轮倒立摆自平衡机器人,并使用PID控制器进行控制。该项目旨在展示动态系统中控件的常见应用。由于平衡点固有的不稳定性,必须采取适当的可控制性和可观测性措施来使系统稳定在所需的平衡点附近。 本项目的平台是TIVAC系列启动板评估套件EK-TM4C123GXL。项目需求包括:机器人应具备自我平衡能力且在不受控情况下不稳定;控制系统需稳健可靠;基于学术目的,使用Tiva构建系统而不依赖任何第三方库;采用模块化设计,并配备具有足够电池寿命的内置电源。 具体规格如下: - 两个车轮位于重心之上,以确保系统的不稳定性。 - 控制回路应为PID控制,每10毫秒更新一次。 - 系统响应时间应在3秒以内。 - 最大恢复角度设定在15度范围内。 - 单次充电的电池寿命需超过一小时。 项目准备阶段包括制定章程和甘特图。我们还评估了潜在风险,并预计IMU可能会发生故障,因此计划首先使用QEI(正交编码器接口)及车轮编码器作为备用方案进行测试。整个活动分为三个核心小组:研究、设计与实施,每个小组负责不同的任务。 在该项目的研究阶段中,团队深入探讨并评估了多种方法和技术,并详细研究了所有组件和模块的数据表等相关文档。
  • PUMA560PID:基于MATLAB3由度PUMA560PID开发
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    本项目聚焦于利用MATLAB平台为PUMA560三自由度机械臂设计并实现PID控制器,旨在优化其运动精度与响应速度。 机器人的动力学参考了 Brian Armstrong、Oussama Khatib 和 Joel Burdick 的论文《PUMA 560 Arm 的显式动态模型和惯性参数》,发表于斯坦福大学人工智能实验室,IEEE 1986年版。尽管未在文中添加不确定性因素,但这一过程是可以实现的(参见原论文)。由于在网上未能找到相关程序,我自学了使用 ODE 函数并编写了这个程序。该程序现已准备好接受您的建议和反馈。此外,我还有一些关于导数和积分误差的小问题需要探讨,或许我可以通过时分进行乘除操作来解决这些问题。
  • 动力学建模与
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    本研究聚焦于两轮自平衡机器人,探讨其动力学模型建立及其平衡控制策略,旨在提高机器人的稳定性和响应速度。 本段落详细介绍了两轮自平衡小车的动力学建模及平衡控制方法。通过状态空间法进行小车的平衡控制,并利用MATLAB进行了仿真研究。
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    简介:自平衡机器人是一种能够自动维持平衡状态的智能机器设备,通过内置传感器和算法控制其移动与姿态调整。在娱乐、服务及教育等领域有着广泛应用。 使用ROS和Gazebo的自平衡机器人仿真项目包含两个Jupyter笔记本段落件:Self Balancing Robot.ipynb描述了机器人的模型开发过程;Controllers.ipynb则通过视频展示了控制器测试的过程。这些视频位于video文件夹内,而源代码存放在Src文件夹中。具体来说,SelfBalance.py实现了PID控制,SelfBalance_withFuzzy.py实现了模糊P控制器的实现,SelfBalance_withLQR.py则展示了LQR的实现方法。 项目还包括一个启动文件夹,里面包含各种启动文件,在catkin工作区下载git后可以开始使用这些资源进行仿真。
  • PID设计-Matlab: 使用Matlab工具箱在Matlab中...
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    本项目使用MATLAB机器人工具箱进行PID控制器的设计与实现,专为双臂机器人系统优化,确保精确控制和高效操作。 使用MATLAB及机器人工具箱设计PID控制器以控制2连杆机械臂的项目介绍:这是我在Matlab中的一个业余项目,旨在通过模拟和可视化机械手臂的位置与方向来学习更多有关于机器人的技术知识,并实践数学和物理的基础原理。 该项目涵盖了以下内容: - 二维(2D)及三维(3D)平面内的变换和定向。 - 执行串行机器人正向运动学、反向运动学以及在3D图形中可视化末端执行器姿势的操作。 - 使用Euler-Lagrangian或Newton-Euler算法进行逆动力学与正动力学的计算。 - 在关节空间及笛卡尔空间内实施PID控制,以调节每个机械臂关节的位置和方向。 - 轨迹规划用于寻找从参考点到目标位置的最佳路径。 完成所有步骤后,我将展示如何利用G代码或M代码作为输入来绘制给定的2D形状或者图像。在开发过程中,我使用了Peter Corke编写的“MATLAB Robotics Toolbox”库来进行这种两链接机械臂的设计。此工具箱具备许多有助于研究、模拟及分析手臂型机器人的功能和特性。
  • 由度PID_PID_
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    本项目聚焦于二自由度机器人的PID(比例-积分-微分)控制系统设计与实现,旨在优化机械臂的运动精度和响应速度。通过调整PID参数,达到轨迹追踪精确、动作平稳的目标。 二自由度机器人的PID控制涉及使用比例-积分-微分控制器来优化机械臂的运动精度和响应速度。这种控制系统能够根据设定的目标位置调整输出信号,以减少误差并提高系统的稳定性与效率。对于具有两个独立移动关节的机器人来说,应用PID算法可以实现更加精准的位置定位以及更流畅的动作过渡。
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    本项目提供了一套利用MATLAB实现三自由度机械臂PID控制的代码,适用于研究和教育目的,帮助用户理解和优化机械臂运动控制算法。 三自由机器人的PID控制的Matlab代码可以用来优化机器人在三个方向上的运动精度与响应速度。这类代码通常会包括比例、积分以及微分三种控制器的设计参数调整,以实现对机械臂位置或姿态的有效调节。通过编写和测试这样的程序,工程师能够更好地理解和掌握自动化系统中的高级控制系统理论及其实践应用。
  • (两移动小车)
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    简介:两轮自平衡倒立摆是一种能够实现自主平衡与稳定移动的两轮小型车辆系统。该装置模仿了倒立摆模型,采用精密传感器和控制算法来维持动态平衡,适用于教育、娱乐及科研领域。 控制系统设计课设:两轮移动式倒立摆的运动控制及两轮自平衡小车原理与控制。
  • _GUI_matlab_GUI_K._小车_界面
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    本项目基于MATLAB开发,设计了一个用于控制倒立摆系统的GUI界面。通过直观的操作界面,用户能够调整参数并观察K. 小车在不同设置下的动态响应和稳定性表现。 对于倒立摆系统的设计控制器任务,可以使用MATLAB GUI进行设计。用户可以根据需要设定系统的参数,例如小车质量、小杆质量和小杆长度等,并通过图形界面查看最终的阶跃响应结果。此外,程序还会提供所使用的控制器的具体参数(包括K_p、K_i和K_d)。