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基于阿克曼转向原理的车式移动机器人运动学模型研究 (2009年)

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简介:
本文针对车式移动机器人,探讨了基于阿克曼转向原理的运动学建模方法,为路径规划与控制提供理论依据。 基于阿克曼原理的轮式移动机器人运动学模型对无人驾驶车辆的研究具有重要意义。本段落分析了轮式移动机器人的运动特性,并建立了不考虑滑行、刹车等情况下的运动学模型。引入了阿克曼约束,给出了描述机器人运动状态的转向角、航向角和转弯半径等物理量的数学公式。最后通过仿真实验验证了所建立的运动学模型的正确性,为轮式移动机器人的进一步研究提供了理论基础。

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客服
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  • (2009)
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    本文针对车式移动机器人,探讨了基于阿克曼转向原理的运动学建模方法,为路径规划与控制提供理论依据。 基于阿克曼原理的轮式移动机器人运动学模型对无人驾驶车辆的研究具有重要意义。本段落分析了轮式移动机器人的运动特性,并建立了不考虑滑行、刹车等情况下的运动学模型。引入了阿克曼约束,给出了描述机器人运动状态的转向角、航向角和转弯半径等物理量的数学公式。最后通过仿真实验验证了所建立的运动学模型的正确性,为轮式移动机器人的进一步研究提供了理论基础。
  • Simulink仿真验证与建过程解析
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    本文介绍了基于Simulink平台对阿克曼转向系统进行运动学分析和仿真的方法,并详细阐述了建模的过程。通过理论推导和实践操作,验证了该模型的有效性和准确性。 基于阿克曼转向的车辆运动学模型在Simulink中的仿真验证及建模过程详解 本段落介绍如何使用Simulink(版本为2018b)建立基于阿克曼转向原理的车辆运动学模型,以支持路径规划工作,并通过此方法检验简化后的运动学模型能否准确反映实际运动情况。主要内容包括: 1. Simulink仿真验证:在Simulink环境中搭建车辆运动学模型并进行仿真实验。 2. 建模过程详细说明文档:提供详细的建模步骤和理论依据,便于读者理解和复现。 通过上述内容的学习与实践,可以为后续的路径规划研究打下坚实的基础,并确保所使用的简化模型能够有效反映实际车辆运行特性。
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    简介:本文探讨了机器人运动学中移动机器人的运动学建模方法,分析其在路径规划与控制中的应用价值。 移动机器人的运动学模型涉及非完整约束系统或欠驱动系统的概念。这类系统具有一定的动力学限制,使得机器人不能通过施加任意的控制力来实现所有可能的状态变化,从而增加了建模与控制设计上的复杂性。在研究中,理解这些非完整性质对于开发有效的路径规划和轨迹跟踪算法至关重要。
  • 四轮全方位轮.pdf
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    本文档深入探讨了四轮全方位轮式移动机器人的运动学理论,构建其精确的数学模型,并分析机器人在不同模式下的动态性能。 四轮全方位轮式移动机器人的运动学模型研究探讨了这种机器人在不同条件下的运动特性及其数学建模方法。该研究旨在为设计更加灵活高效的移动机器人提供理论依据和技术支持。
  • 在Simulink中构建以支持路径规划和简化验证
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    本研究利用Simulink平台,采用阿克曼转向几何原理,建立精确的车辆运动学模型。该模型旨在优化路径规划并提供更简便有效的模型验证方法,为自动驾驶与智能交通系统开发奠定基础。 基于阿克曼转向的车辆运动学模型在Simulink中建立车辆运动学模型,为路径规划奠定基础,并能够更好地检验简化的运动学模型反映运动过程的准确性。包括:1、Simulink仿真验证(版本为2018b);2、说明文档——详细的建模过程。
  • ROSSolidWorks与URDF设计
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    本项目聚焦于运用SolidWorks和URDF工具进行阿克曼转向机制的小车机器人的建模工作,并基于ROS平台开发其控制策略,实现高效精准的导航功能。 1. 基于市面上典型阿克曼小车设计SolidWorks三维模型; 2. 小车具备基本外形及电池、控制器、深度摄像头等细节; 3. 已搭建好小车的URDF模型,可以进行修改和导出。
  • 智能驾驶小STM32源码.zip
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    该资源包含基于STM32微控制器的阿克曼智能驾驶小车及移动机器人控制程序代码。内容涵盖硬件配置、传感器接口和自动驾驶算法等,适合电子工程专业学生或爱好者学习研究使用。 前轮转向阿克曼四轮小车智能驾驶底层源码包括状态机管理、PID车速控制、转向控制以及显示器显示等功能。
  • 线驱连续及仿真*(2010)
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    本文探讨了基于线驱动机制的连续型机器人运动学原理,并进行了计算机仿真分析。通过理论推导和数值模拟,验证了所提出模型的有效性和可行性,为该类机器人的设计与控制提供了新的思路和技术支持。研究结果对于提升此类机器人在复杂环境中的适应能力和操作灵活性具有重要意义。 连续型机器人是一种具有柔顺性和高灵活性的新型仿生机器人。与传统的离散型机器人(如串并联机器人)由刚性关节和连杆组成的结构不同,这种柔性“无脊椎”机器人采用的是柔性支柱构成,没有刚性关节或连杆,因此无法使用传统的D-H方法进行运动学分析。 基于连续型机器人的特点不同于传统离散型机器人这一基础,我们利用几何分析的方法提出了一种简洁直观的线驱动连续型机器人运动学算法。该算法研究了单个关节驱动的空间、关节空间以及操作空间之间的映射关系,并描述其三维工作空间特性。针对线驱动机器人中多个关节之间存在的耦合影响问题,推导出了两关节的相关公式和方法。
  • 建立及Simulink仿真验证(含详尽建流程文档)
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    本研究构建了基于阿克曼几何原理的车辆运动学模型,并通过Simulink进行仿真验证,详细记录了整个建模过程与分析结果。 本段落介绍基于阿克曼转向的车辆运动学模型建立与Simulink仿真验证(使用MATLAB Simulink 2018b版本),旨在为路径规划奠定基础,并通过详细的建模过程检验简化后的运动学模型在反映实际运动过程中的准确性。主要内容包括: 1. 使用Simulink进行仿真的具体步骤和结果分析。 2. 提供一份详细文档,说明从头到尾的建模流程。 该研究基于阿克曼转向原理,在Simulink中建立车辆运动学模型,并通过仿真验证其有效性及精确度。
  • 概述.pdf
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    本文档《关于移动机器人运动学模型的概述》探讨了移动机器人的运动特性,详细介绍了不同类型的机器人运动学建模方法及其应用。文档涵盖了理论基础与实践案例,为研究和设计移动机器人系统提供了全面指导。 移动机器人运动学是研究机器人如何通过其各个构件的数学描述来实现运动的一门学科,并且不考虑力或质量的影响。一个精确的机器人运动学模型能够准确地将轮子转动转化为机器人的整体位移,这对于控制精度和路径规划至关重要。 1. 两轮差速驱动型:这是最常见的类型之一,通过左右两个独立驱动的轮子来实现移动功能。其正向运动学用于从轮子速度推算出机器人本体的速度;逆向运动学则反之。公式为[[v_c, w] = left[ frac{v_r + v_l}{2}, frac{v_r - v_l}{d_{wb}} right]],其中(v_c)代表机器人的线性速度,(w)是角速度,而(v_r),(v_l)分别是右侧和左侧轮子的速度;(d_{wb})为两轮之间的距离。 2. 类似汽车的Car-like机器人:这种类型的移动设备具有固定的转向轮。其运动学模型相较于前一种更为复杂,因为需要考虑转向角度的影响。正向运动学涉及到几何关系与车轮转角的关系计算;逆向模式则用于确定达到特定速度和方向所需的角度。 3. 四驱(SSMR)机器人:这种设计拥有四个独立驱动的轮子,其控制更加灵活但也更复杂,因为需要同时处理所有轮子对机器人的影响。正运动学模型通常描述了机器人速度与其各个车轮的速度之间的关系。 4. 履带式移动设备:这类装置使用履带来提供动力和稳定性,在不平坦地形上尤其有用。它们的数学模型将履带速度与整体位移联系起来,适用于需要在崎岖地面上工作的机器类型。 5. 麦克纳姆轮全向机器人:这种设计利用特殊的麦克纳姆轮实现全方位移动能力,无需转向即可完成平滑运动。其正向和逆向的数学模型将每个车轮的速度与整体线速度及角速度联系起来,并展示了如何通过四个车轮的不同组合来达到所需的位移。 以上是文件中提到的各种机器人类型的简要分析,每种模式都基于对机器人的移动特性的精确描述。在实际应用中,工程师必须根据具体的设计和使用场景选择合适的模型并将其转换为控制算法以实现精准操控。通过编写程序代码将这些运动学模型转化为即时的动作指令是使机器人能够按照预定路径执行任务的关键步骤。