离散控制Matlab代码-应用于腿式机器人: Legged-Robot

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简介：
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。

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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。

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。

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。

Balancing Legged Robot

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Balancing Legged Robot是一款具备高度动态平衡能力的机器人系统。通过先进的传感器和算法实现稳定行走与复杂地形适应，为探索、救援及科研领域提供强大支持。波士顿动力创始人Marc Raibert的著作是一本关于四足机器人的经典书籍，讲述了弹簧倒立摆原理以及动态行走控制方法，并从单腿机器人逐步介绍到双腿再到四足机器人的发展过程。

离散控制系统中的LMIs-Matlab代码：线性矩阵不等式应用于离散时间系统

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本资源提供基于Matlab的LMIs工具箱在离散控制系统中应用的示例代码，侧重于解决线性矩阵不等式的优化问题，适用于离散时间系统的分析与设计。离散控制Matlab代码涉及LMI最优与鲁棒控制中的线性矩阵不等式。这些线性矩阵不等式适用于离散系统，并可以在名为《HARISHANKARPRABHAKARAN》的书中找到详细信息。以下是一些示例程序，作为Wikibook中关于离散时间系统的代码（创建的相关页面如下所述）：要运行这些MATLAB代码，请确保安装了YALMIPTOOLBOX以及SeDuMi或IBMCPLEX等求解器。具体文件包括： - A1.m: 离散时间Lyapunov稳定性 - A2.m: 离散时间有界实引理（H∞范数） - A3.m: 离散时间H2规范 - A4.m: 离散时间稳定度 - A5.m: 离散时间可检测性 - A6.m: 离散时间H2最佳全状态反馈控制 - A7.m: 离散时间H2最优动态输出反馈控制 - A8.m: 离散时间H∞最佳全状态反馈控制 - A9.m: 离散时间H∞最优动态输出反馈控制 - A10.m: 离散时间混合H2-H∞ 最优全状态反馈控制

基于MATLAB的LQR俯仰控制系统代码——应用于波音747的离散控制

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本项目利用MATLAB开发针对波音747飞机的离散化线性二次型调节器(LQR)俯仰控制系统，旨在优化飞行稳定性与操控性能。在这个项目中，我们使用MATLAB和Simulink来设计波音747飞机的俯仰控制自动驾驶仪。我们分别采用PID控制器和超前控制器对飞机的俯仰角进行控制。 - 使用LQR方法求解合适的增益矩阵。 - 对系统进行了离散化处理，并对其进行全面分析。 - 为解决在LQR中使用预补偿器的一些常见缺点，同时指出了这种技术的一个新问题：通过Simulink模型增加步进干扰来提高控制器的鲁棒性。项目包含以下文件： pitch_control.m - 主代码，用于实现俯仰控制的所有功能。 r_scale.m - 该函数计算全状态反馈系统的比例因子以消除稳态误差，专门适用于连续系统。 pitch_control.slx - 包含建模步进干扰的Simulink模型。

基于Matlab的离散控制系统代码-BCI

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本项目基于Matlab开发，专注于离散控制系统的算法实现与仿真分析，特别适用于脑机接口（BCI）领域的研究和应用。离散控制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编码环境一般遵循以下原则： 1. 使用Blackrock神经采集系统及API（cbmex）读取神经数据。 2. 通过Psychtoolbox和cbmex文件控制图形/时序操作。 3. 利用Matlab代码管理任务流程，进行信号处理并保存数据。运行实验的命令为`ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)`。其中： - `task_name` 是包含有效任务名称的字符串； - `subject` 包含主题ID（建议使用“test”或“Test”，以避免不必要的大量数据存储）； - `control_mode` 为整数，表示不同的控制模式：1代表鼠标位置控制，2代表鼠标操纵杆控制，3和4分别对应完整卡尔曼滤波器及速度卡尔曼滤波器； - `blackrock` 是一个标志位，当其值设为true时尝试使用BlackrockAPI获取神经数据； - `debug` 也是一个标志位，在调试模式下设置成true可以调用调试环境，并使屏幕变小等。

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。

离散控制Matlab代码-SandSimulationToolbox：用于模拟堆积式沉积物的MATLAB工具箱，基于单个离散颗粒...

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SandSimulationToolbox是一个专为离散颗粒系统设计的MATLAB工具箱，适用于堆积式沉积物的动态建模与仿真。该代码支持深入研究和分析复杂地质结构及其演变过程。离散控制Matlab代码sand_simulation工具箱结合了MATLAB和Fortran软件的能力来模拟由单个离散颗粒组成的堆积式沉积物/颗粒床的真实模型。谷物具有逼真的尺寸和形状分布，用户可以根据控制砂心位置的基本随机过程来调节这些属性以及其他特性，例如包装密度和结构特征。该程序实现了以下算法：Buscombe, D. 和 Rubin, DM 在2012年发表的“模拟与自动测量优质颗粒材料的进展第一部分：模拟”中提出的方法（地球物理研究杂志-地表 117: F02001）。要运行此程序，请下载并解压缩文件，打开MATLAB，将工作目录设置为主目录，然后在命令窗口输入 `simgrains_demo`。这会使用提供的配置文件来执行主函数 (simgrains.m)。请注意，在UNIX/MAC操作系统下使用的配置文件路径分隔符为“/”。Windows用户需要将其替换为相应的本地路径格式。以下是几个重要的配置文件示例： - sim.config - sim_from_input_coords.config - sim_from_input_image.config - sim_using_model1.config - sim_using_model4.config

离散控制Matlab代码-ECH-267: 高级过程控制

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本课程为ECH-267《高级过程控制》提供基于Matlab的离散控制系统实现代码，涵盖控制器设计、系统仿真与分析。该项目的目标是设计、开发并实现基于模型预测控制（MPC）的机械臂轨迹生成器。理想的结果是在机器人的非线性离散动力学模型上应用MPC，并通过最优控制原理为机器人生成遵循其运动特性的轨迹。项目的第二个目标是进一步开发一种能够按照“最佳”路径执行任务的控制器。如果时间允许，还需为该机器人设计传感器模型并考虑障碍物问题，在检测到障碍物的情况下实时调整机器人的行进路线。系统规格如下： - 作业系统：Windows10 - MATLAB版本：R2020a - CasADi版本：v3.5.5 项目大纲包括以下内容： 1. 设计机器人模型的CAD图纸； 2. 将CAD模型导入到MATLAB中； 3. 学习如何在MATLAB中为机器人的运动制作动画； 4. 实施倒立摆、手推车杆和双倒立摆的MPC（使用CasADi）； 5. 研究DH参数建模方法； 6. 分析速度运动学，即操纵器雅可比行列式的研究与应用； 7. 开发一个3自由度机器人的正向及逆向动力学模型，并利用Lagrange方程进行分析； 8. 在MATLAB中测试开发的动力学模型。此项目的最终目标是通过上述步骤和工具的使用，实现对非线性系统的有效控制。