Advertisement

基于两轮差速移动机器人的MPC轨迹跟踪控制:Simulink与Matlab联合实现及效果分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本文探讨了在Simulink和Matlab环境中采用模型预测控制(MPC)技术,对两轮差速移动机器人进行高效轨迹跟踪控制的方法,并对其性能进行了详细的效果分析。 基于两轮差速移动机器人的MPC轨迹跟踪控制:Simulink模型与Matlab代码的联合实现及效果分析 研究内容: 1. 本段落提出了一种针对两轮差速移动机器人(WMR)的模型预测控制(MPC)轨迹跟踪方法,该方法不仅实现了车速的精确追踪,同时也确保了路径的一致性。 2. 在Simulink环境中构建了系统的主体框架,并利用Matlab编写MPC控制器代码。整个设计过程没有进行联合仿真操作。 3. 设计并测试了五种不同类型的运动轨迹:包括三种不同速度条件下的圆形路线、单一速度的直线行驶和双移线路径,以验证所提出方法的有效性。 4. 提供了一套完整的绘图脚本,能够自动绘制出各条轨迹之间的对比分析图像。 5. 为了使输出控制信号更加平滑稳定,在MPC控制器中采用了增量形式的设计思路。 6. 所有代码均按照规范格式编写,并对关键部分进行了详细注释以便于理解与调试。 核心关键词:两轮差速移动机器人;模型预测控制(MPC);轨迹跟踪;Simulink建模;Matlab编程;无联合仿真环境支持;横纵向动态协调控制策略;增量式MPC设计方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MPCSimulinkMatlab
    优质
    本文探讨了在Simulink和Matlab环境中采用模型预测控制(MPC)技术,对两轮差速移动机器人进行高效轨迹跟踪控制的方法,并对其性能进行了详细的效果分析。 基于两轮差速移动机器人的MPC轨迹跟踪控制:Simulink模型与Matlab代码的联合实现及效果分析 研究内容: 1. 本段落提出了一种针对两轮差速移动机器人(WMR)的模型预测控制(MPC)轨迹跟踪方法,该方法不仅实现了车速的精确追踪,同时也确保了路径的一致性。 2. 在Simulink环境中构建了系统的主体框架,并利用Matlab编写MPC控制器代码。整个设计过程没有进行联合仿真操作。 3. 设计并测试了五种不同类型的运动轨迹:包括三种不同速度条件下的圆形路线、单一速度的直线行驶和双移线路径,以验证所提出方法的有效性。 4. 提供了一套完整的绘图脚本,能够自动绘制出各条轨迹之间的对比分析图像。 5. 为了使输出控制信号更加平滑稳定,在MPC控制器中采用了增量形式的设计思路。 6. 所有代码均按照规范格式编写,并对关键部分进行了详细注释以便于理解与调试。 核心关键词:两轮差速移动机器人;模型预测控制(MPC);轨迹跟踪;Simulink建模;Matlab编程;无联合仿真环境支持;横纵向动态协调控制策略;增量式MPC设计方法。
  • SimulinkMatlabMPC技术研究
    优质
    本研究探讨了在Simulink与Matlab环境下,应用模型预测控制(MPC)策略于两轮差速驱动移动机器人的路径追踪问题,旨在提升其导航精度与效率。 本研究探讨了基于Simulink与Matlab代码的两轮差速移动机器人模型预测控制(MPC)轨迹跟踪技术。采用Simulink搭建系统主体框架,并通过Matlab编写MPC控制器,不涉及联合仿真过程。 具体而言: 1. 研究对象为两轮差速移动机器人(WMR, wheeled mobile robot),利用模型预测控制实现对车速和路径的精确追踪。 2. 在实验中设置了五种不同轨迹进行测试:三种圆形轨迹(每种速度下),一条直线轨迹,以及一个双移线轨迹。这些试验均在Matlab环境下完成,并生成了仿真结果图示。 3. 为了便于分析对比效果,在代码中集成了绘制对比图像的功能,使用者可以通过简单的命令一键生成不同条件下的路径追踪效果图。 4. 在构建MPC控制器时特别注重控制量的平滑输出问题,因此采用了基于增量变化的方式来设计控制器参数。 5. 整个项目的代码遵循严格的规范标准,并在关键部分添加了详细的注释以方便他人理解和使用。 关键词:两轮差速移动机器人;模型预测控制(MPC)轨迹跟踪;Simulink建模;Matlab编程实现;单独仿真环境搭建;横向与纵向同步追踪技术应用;采用增量式策略优化控制器性能。
  • 滑模_MATLAB__滑模_
    优质
    本研究探讨了基于MATLAB平台的移动机器人滑模轨迹控制技术,重点在于提高机器人在复杂环境中的路径追踪精度与稳定性。通过理论分析和仿真验证,展示了滑模控制算法在实现精确、快速、鲁棒性高的轨迹跟随任务中的优越性能。 移动机器人的滑模轨迹跟踪控制可以通过MATLAB进行仿真研究。
  • MATLAB仿真模型预测(MPC)
    优质
    本研究利用MATLAB仿真平台,探讨了在双轮差速驱动机器人中应用模型预测控制技术进行轨迹跟踪的方法,验证了MPC算法的有效性与精确度。 基于双轮差速运动学模型建立预测模型,并对其进行离散化和线性化处理。通过模型预测控制(MPC)技术实现双轮差速小车对指定轨迹的跟踪功能。具体实现方法为编写MATLAB脚本函数,而非使用Simulink工具进行开发。
  • 方法(二)- 程序-NJUST
    优质
    本文章为NJUST团队撰写,是关于差速移动机器人轨迹跟踪控制方法系列研究的第二部分,主要探讨了程序实现与优化。 本段落针对差速移动机器人的轨迹跟踪问题提出了一种控制算法,该算法使用PID环节对航向角和距离进行调节。首先将实际GPS传感器采集的经纬度数据转换为便于处理的形式,然后建立差速移动机器人的运动学模型,并利用所提出的控制算法对离散的数据点进行追踪。最后,本段落还将这种算法与PurePursuit算法进行了横向对比分析。
  • MATLAB/Simulink
    优质
    本研究利用MATLAB/Simulink平台,开发了一种高效的算法,实现了对无人车行驶路径的精准跟踪控制。 无人车轨迹跟踪控制的MATLAB实现可以通过Simulink来完成。
  • MATLAB/Simulink
    优质
    本研究采用MATLAB/Simulink平台,设计并实现了针对无人车辆的高效轨迹跟踪控制系统,验证了算法的有效性和鲁棒性。 无人车轨迹跟踪控制的MATLAB实现可以通过Simulink来完成。
  • MPC_control_robot:利用MPC进行-源码
    优质
    本项目提供基于模型预测控制(MPC)算法的移动机器人轨迹跟踪控制源代码,适用于实现精确路径规划与避障功能。 MPC_control_robot:基于模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的移动机器人轨迹跟踪控制系统。该系统利用MPC技术来优化移动机器人的路径规划与实时调整能力,确保其能够精确地遵循预定轨迹进行运动。通过采用先进的算法和数学建模方法,此方案有效提升了机器人在复杂环境中的导航精度及响应速度。
  • 方法——图解版RAR文件
    优质
    本资源为《差速移动机器人的轨迹跟踪控制方法》一书的图解版本,包含大量示例和图表,以RAR格式打包提供下载。适合机器人技术爱好者与研究者学习使用。 针对差速移动机器人轨迹跟踪问题,提出了一种利用PID环节对航向角和距离进行控制的算法。首先将实际GPS传感器获取的经纬度数据转换为可用格式,然后建立差速移动机器人的运动学模型,并通过所提出的控制算法来追踪离散的数据点。最后,该方法与PurePursuit算法进行了横向对比分析。
  • Backstepping算法Matlab源码
    优质
    本项目提供了一种基于Backstepping理论的移动机器人轨迹跟踪控制器设计及其MATLAB实现代码。通过该算法,实现了对移动机器人的精准路径规划与实时控制。该项目适用于研究和教学用途,帮助用户深入理解非线性系统的控制策略,并进行实际应用开发。 利用backstepping算法设计的移动机器人轨迹跟踪控制器的MATLAB源代码。这段描述仅涉及使用Backstepping算法来开发用于移动机器人的轨迹追踪控制系统的MATLAB程序代码,没有包含任何联系信息或网站链接。