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基于MATLAB的离散控制代码-ZMP预览控制-WPG：用于两足类人机器人行走模式生成

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简介：
本项目利用MATLAB开发了一种ZMP预览控制算法（WPG），旨在为类人机器人设计稳定的步行模式，确保其在各种地形上的平稳移动。 离散控制Matlab代码用于ZMP预览控制WPG两足类人机器人的行走模式生成。该源代码使用了Matlab和Python编写。其中，Matlab负责计算增益矩阵，而Python则通过前馈控制来模拟系统。 示例如下： - Matlab结果： - X方向上的ZMP和CoM轨迹 - Y方向上的ZMP和CoM轨迹 - 在X和Y方向上的ZMP和CoM轨迹 - Python结果： - x和y方向上的ZMP和CoM轨迹 欲深入了解，请参阅相关文章。源代码中的所有变量均引用这些文件中的符号。

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  • 基于MATLAB的离散控制代码-ZMP预览控制-WPG：用于两足类人机器人行走模式生成
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    本项目利用MATLAB开发了一种ZMP预览控制算法（WPG），旨在为类人机器人设计稳定的步行模式，确保其在各种地形上的平稳移动。 离散控制Matlab代码用于ZMP预览控制WPG两足类人机器人的行走模式生成。该源代码使用了Matlab和Python编写。其中，Matlab负责计算增益矩阵，而Python则通过前馈控制来模拟系统。 示例如下： - Matlab结果： - X方向上的ZMP和CoM轨迹 - Y方向上的ZMP和CoM轨迹 - 在X和Y方向上的ZMP和CoM轨迹 - Python结果： - x和y方向上的ZMP和CoM轨迹 欲深入了解，请参阅相关文章。源代码中的所有变量均引用这些文件中的符号。
     
  • 离散控制Matlab代码-应用于腿式机器人: Legged-Robot
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    本项目提供了一套基于MATLAB的离散控制系统代码，专为研究与开发四足机器人（Legged-Robot）而设计。通过精确控制算法，实现对复杂地形的有效导航和稳定移动。 这是在EPFL的腿机器人课程中的最终项目成果，涵盖了双足步行机器人的动力学建模与分析。 为了运行步行机器人的仿真，请转到主文件夹中的main.m文件。 如需调整行走速度，在control文件夹内的control_hyper_parameter.m中可以找到不同速度所需的参数设置。提供的速度包括0.4m/s、0.6m/s、0.8m/s、1.0m/s、1.2m/s和1.5m/s。 运行特定速度的代码时，只需取消对应其他速度下被注释掉的相关参数即可，默认情况下使用的是最低行走速度（即0.4m/s）。 若想查看每个时间步骤内的离散平均速度而非连续曲线v_h，在MATLAB中可以执行相应的命令输出每一步的平均值。 要向机器人添加外部扰动，需进入control文件夹中的control.m，并取消注释u_ext = perturbation(q, step_number)这一行代码。 通过analyst.m和analyge_2.m两个脚本将显示用于分析的数据图表。如希望更清晰地观察每个图，请使用main.m中analyze_2(sln)的相应命令。 若想直观查看所有图形，可直接执行analyze(sln)指令。
     
  • 基于约束的模型预测控制合成-Matlab离散控制代码
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    本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现，适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。 离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是，则必须安装它们，并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成，该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称，脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行： ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```
     
  • 基于单片机的双足行走机器人控制系统设计.doc
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    本文档详细探讨了以单片机为核心构建的双足行走机器人的控制系统的设计与实现过程。文档深入分析并优化了控制算法，旨在提升机器人的稳定性和灵活性，并详细记录了硬件选型、软件开发及系统调试等各个环节的技术细节和实施策略。 基于单片机控制的双足行走机器人设计主要涉及硬件和软件两方面的内容。在硬件方面，需要选择合适的单片机作为控制系统的核心，并搭建电路板以连接传感器、电机和其他必要的电子元件。此外，还需要为机器人配备适当的机械结构来支撑其运动功能。 对于软件部分，则需编写程序代码实现对各个部件的控制以及完成行走动作所需的算法设计。整个项目中还包括了调试与优化阶段，在此期间通过不断测试和调整参数以达到最佳性能表现。 总之，基于单片机控制双足机器人是一个集成了多种技术领域的综合性课题，它不仅能够锻炼工程师的技术能力还具有很高的研究价值及应用前景。
     
  • 离散控制Matlab代码及相关机器人Mathematica代码-codematica
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    离散控制Matlab代码及相关机器人Mathematica代码-Codematica是一个整合了离散控制系统设计与仿真的Matlab资源和机器人运动学分析及模拟的Mathematica程序集合，旨在促进工程教育和研究中的自动化系统开发。 离散控制的Matlab代码Codematica与我们研究过的不同事物相关的机器人Mathamatica代码有所不同。根据开发方式的不同，这些代码可能包含两个部分：一个是入门笔记本，其中包含了为使完整版本充满信心地执行而需进行的各种步骤；另一个是实际工作版的实际笔记本。名称包括Raibert的料斗和其他产品、dcrawler离散搜寻器（或我所谓的Franken搜寻器）、昆虫简单的六脚架模型（三脚架步态）和Hilare机器人（例如，轮椅机器人模型）。此外还有金车运动车以及nonhol3kin简单标准形式的三状态非完整系统。nonhol5kin则是五状态非完整系统，并需要二阶平均处理；nonhol3dyn是简单的标准形式三态动态非完整系统，为提升版本的运动实现。 上述一些项目已知其具体的运动方程，但有时我会使用（标题：具有对称性的非完整机械系统）中提到的方法来计算控制器。因此，在这些情况下，可能会设计出专门用于管理非完整性方面的控制器。另外还有蛇形板模型及其相关运动方程式。
     
  • 无人机的离散系统模型预测控制
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    《无人机的离散系统模型预测控制》一文深入探讨了利用先进的预测控制理论优化无人机控制系统的方法，特别关注于如何通过建立精确的离散时间模型来增强系统的稳定性和响应速度。该研究为无人飞行器在复杂环境下的自主导航与任务执行提供了关键技术支持。 本段落探讨了无人机（UAV）的离散系统模型预测控制(MPC)技术。内容涵盖了MPC的基本原理、算法实现及其在无人机导航与控制中的应用。通过案例分析，展示了如何利用MPC提高无人机稳定性的同时增强其导航精度和机动性。该文适合于无人机开发者、控制工程师以及对航空控制系统感兴趣的学者。 本段落的应用场景包括但不限于：无人机的研发过程、航空系统的控制设计及飞行训练模拟等。目标是为提升无人机在各种复杂条件下的性能提供一种高效的解决方案，以确保其最优操作状态的实现。 关键词标签： 无人机 UAV 离散系统 模型预测控制 MPC 航空控制系统
     
  • 基于Matlab的离散控制代码-Python预测控制库（如MPC、E-MPC）
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    本项目运用Matlab编写离散控制系统代码，并结合Python中的MPC和E-MPC等预测控制库进行仿真与分析，为工程师提供便捷高效的控制策略开发工具。 离散控制的Matlab代码在Python中的预测控制软件包适用于Python 2.7版本，并实现了预测控制技术。目前该软件包仅支持单输入单输出（SISO）及多输入多输出（MIMO）系统的模型预测控制（MPC），尽管已添加了用于经济型MPC的类，但尚未经过测试。 安装依赖关系： 可以通过PyPI直接安装此软件包：`pip install predictivecontrol` 或者克隆存储库并在本地进行安装：`pip-e` 使用方法： 只需导入所需的控制器类，并用有效的状态空间模型矩阵（即A、B和C）实例化它即可。可选参数包括采样时间（T）、预测范围（Np）以及控制范围（Nc），致动极限（umin，umax，dumin，dumax），及是否应离散化所提供的状态空间模型。您还可以为控制系统设置预测范围和控制范围、致动限制、参考值与输出权重。 使用`run()`方法根据上一次感测或估计的状态更新控制器的输出。 示例代码： ```python import numpy as np from predictivecontrol import MPC # 定义您的状态空间矩阵，例如A, B, ``` 注意：上述导入语句后缺少定义C矩阵及初始化MPC对象的具体内容。
     
  • 关于中枢模式生成器在机器人步行控制中的应用（2010年）
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    本文探讨了中枢模式生成器(CPG)在机器人领域中模拟动物步态的应用，重点关注CPG理论如何促进机器人稳定、自然地行走。基于2010年的研究进展，文章分析了CPG网络的架构及其参数调整对机器人步行性能的影响，并讨论了未来发展方向。 本段落探讨了基于中枢模式发生器（central pattern generator, CPG）的动物运动控制机理在四足机器人AIBO行走控制中的应用。通过利用Kimura振荡神经元构建CPG分布式控制网络，并采用多目标遗传算法优化调整CPG网络参数，成功实现了类似动物行走的步行模式。经过Webots仿真和实体实验验证，证明了所设计的CPG控制网络及方法的有效性和可行性。
     
  • 基于分类器的离散控制Matlab代码-BCIDiscreteControl：利用离散动作操控光标/神经假肢
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    BCIDiscreteControl是一个使用分类算法在MATLAB中实现的项目，旨在通过离散动作精确控制光标或神经假肢。该工具为开发基于脑机接口的控制系统提供了有效的解决方案。 离散控制的Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci，必须先安装一些依赖项：BCI编码环境的一般原则包括使用Blackrock神经采集系统及其API（cbmex）来读取神经数据；Psychtoolbox通过cbmex文件进行图形/时序控制；以及Matlab代码用于管理任务流程、信号处理和数据保存等。 运行实验的命令为ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)。其中，task_name是一个包含有效任务名称的字符串，subject是包含主题ID的字符串（请使用test或Test以避免存储大量无用的数据），control_mode是一个整数{1-鼠标位置控制，2-鼠标操纵杆控制，3-完整卡尔曼滤波器，4-速度卡尔曼滤波器}。blackrock为一个标志位，若设置为true，则尝试使用Blackrock API获取神经数据；debug则用于调试环境的开启，在该模式下屏幕会变小等。
     
  • 基于STM32的四足机器人控制系统.zip
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    本项目为一款基于STM32微控制器的四足机器人控制系统设计。通过优化算法与硬件集成，实现了精准控制及高效运动性能，适用于科研和教育领域。 基于STM32F427的四足移动机器人开发程序代码包括蓝牙通信以及稳定的通信协议。该蜘蛛型四足机器人具有载重能力和灵活的运动性能。