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ZIP轮式移动机器人轨迹跟踪的MATHLAB程序,运用运动学和动力学模型的双闭环控制,借鉴自抗扰控制技术结合了非线性ESO,跟踪效果良好,控制和抗扰效果较优,可分享控制结构图 这段程序主要是一个小车的动力

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资源介绍:

轮式移动机器人轨迹跟踪的MATHLAB程序,运用运动学和动力学模型的双闭环控制,借鉴自抗扰控制技术结合了非线性ESO,跟踪效果良好,控制和抗扰效果较优,可分享控制结构图。 这段程序主要是一个小车的动力学仿真程序,用于模拟小车在参考轨迹下的运动。下面我将对程序进行详细的分析解释。 首先,程序开始时使用`clear`、`clc`和`close all`命令来清除工作空间、命令窗口和图形窗口中的内容。 接下来,程序定义了一系列参数和变量,用于设置仿真的参数和存储仿真过程中的数据。这些参数包括小车的质量、车宽、驱动轮半径等,还有参考轨迹的振幅和频率,仿真步长,仿真时间等。 然后,程序定义了一些元胞数组,用于存储不同阶段的数据。这些数组包括参考轨迹位姿、真实运动轨迹位姿、参考轨迹一阶导数、参考轨迹速度、期望速度、真实速度、控制器输出的控制力矩、控制输入、期望速度与真实速度误差、摩擦值、外界扰动值、总扰动、位姿跟踪误差、扰动观测值等。 接下来,程序给这些变量赋初始值,包括小车的初始位姿和速度,初始速度,期望初始速度,控制器输出的控制力矩,扰动观测值等。 然后,程序进入一个循环,仿真时间从
轮式移动机器人轨迹跟踪的 MATHLAB 程序运用运动学和动力学模型的双闭环控制借鉴自抗扰控
制技术结合了非线性 ESO跟踪效果良好控制和抗扰效果较优可分享控制结构图
这段程序主要是一个小车的动力学仿真程序用于模拟小车在参考轨迹下的运动下面我将对程序进
行详细的分析解释
首先在程序的开头使用`clear``clc``close all`命令来清除工作空间命令窗口和图形
窗口中的内容这是一种良好的编程习惯可以确保程序的运行环境是干净的不会受到之前运行结
果的干扰
接下来程序定义了一系列参数和变量用于设置仿真的参数和存储仿真过程中的数据这些参数包
括小车的质量车宽驱动轮半径等还有参考轨迹的振幅和频率仿真步长仿真时间等这些参
数和变量的定义使得程序具有了一定的灵活性可以根据具体的仿真需求进行调整
然后程序定义了一些元胞数组用于存储不同阶段的数据这些数组包括参考轨迹位姿真实运动
轨迹位姿参考轨迹一阶导数虚拟参考轨迹速度期望速度真实速度控制器输出的控制力矩
控制输入期望速度与真实速度误差摩擦值外界扰动值总扰动位姿跟踪误差扰动观测值等
这些变量的定义使得程序能够记录和分析仿真过程中的关键数据以便对仿真结果进行评估和优化
接下来程序给这些变量赋初始值包括小车的初始位姿和速度虚拟初始速度期望初始速度
制器输出的控制力矩扰动观测值等这些初始值的设置是根据实际情况进行调整的并且可以在程
序运行过程中进行修改这样程序的初始状态就可以满足仿真需求
然后程序进入一个循环仿真时间从 0 到给定的仿真时间 tf在每个循环中程序根据给定的参
考轨迹生成圆形参考轨迹并计算参考轨迹的一阶导数和虚拟参考轨迹速度这样程序就能够根据
参考轨迹生成具体的运动路径并计算出运动的速度和加速度
接下来程序计算位姿误差并使用运动学控制器计算期望速度然后程序使用非线性 ESO
Extended State Observer估计速度扰动并使用动力学控制器计算控制力矩最后程序根
据控制力矩和扰动计算小车的实际速度和位姿并计算位姿跟踪误差这些计算过程是根据控制理论
和动力学方程进行的可以实现对小车运动的精确控制
在每个循环结束时程序更新时间和循环索引并继续下一次循环直到仿真时间达到设定的结束时
tf这样程序就能够进行连续的仿真运算并获得完整的运动轨迹和控制结果
最后程序绘制了多个图形来展示仿真结果这些图形包括参考轨迹和实际运动轨迹的图像参考轨
迹角度和实际角度的图像内环速度误差的图像位姿跟踪误差的图像线速度扰动和观测器估计的
图像角速度扰动和观测器估计的图像速度曲线的图像和控制量输入的图像这些图形直观地展示
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