在MIT cheetah的controller中共有10运动状态(运动模式),分别为:PASSIVE、JOINT_PD、IMPEDANCE_CONTROL、STAND_UP、BALANCE_STAND、LOCOMOTION、RECOVERY_STAND、VISION、BACKFLIP、FRONTJUMP。每种运动状态分别对应了一种机器人运动模式,例如奔跑LOCOMOTION、后空翻BACKFLIP
全覆盖路径规划(CCPP)算法通常用于机器人特殊作业场景,例如机器人清扫,机器人地面施工等。这类场景通常需要机器人运行路径上的Footprint将区域地面进行全覆盖,从而实现对一个区域的全覆盖作业。早期我们接触的机器人路径规划方法基本上都是一种点到点(PTP)的规划方式,例如A*,D*等等,它们的特点是绕障、运行路径最短及无平滑,相信国内很多刚接触移动机器人规划算法的同学,也是从它们开始接触路径规
HybridAstar是一种带有半径约束的路径平滑规划算法,算法思想来自A*算法,但A*是没有考虑平滑和半径约束的路径规划算法,且基于栅格地图的网格搜索算法,它们的目标代价函数是为了形成一条路径最短的无碰撞路径。而HybirdAstar是在二者的基础上加入半径约束,进行路径不同曲率方向采样,同时采用reedsheep曲线,进行目标点的衔接,来加速路径的生成效率。 1. A*算法原理 A*算
一、Lattice Planner简介 二、Lattice规划算法实现过程 三、Lattice Planner轨迹采样 四、Lattice Planner速度规划 五、轨迹生成及轨迹评价函数 Lattice Planner简介 LatticePlanner算法属于一种局部轨迹规划器,输出轨迹将直接输入到控制器,由控制器完成对局部轨迹的跟踪控制。因此,Lattice Pl
在前面章节中,已经介绍了好几种车辆的MPC控制方法,有动力学模型的横纵向协同的MPC控制,运动学模型的横向MPC控制,这篇基于车辆运动学模型的横纵向协同的MPC控制文章主要是为了完善前面几篇文章中所不足的地方,采用车辆运动学模型对车辆进行横纵向控制。关于MPC控制的原理,在前面文章中也介绍了好多次了,这里不再介绍,将直接给出车辆的控制模型及目标约束。 车辆模型的线性化 车辆模型为: (1) 对
1. 车辆建模 1.1 运动学模型 车体运动学建模假设了车体不存在打滑的情况,也就是假设了滑移角 和 为0,主要解决的问题是车体坐标系和车轮转角之间的关系。 可以将车体假设为单车模型,如上图所示。车体坐标系的原点假设为M点,也就是车体的质心上。我们需要解决的问题是如何驱动轮速度 和转向轮角度 转换为车体坐标系M下线速度 和角速度 ,这也就是所谓的正运动学问题,同理逆运动学问题就是将
模型预测控制本质上是一种基于优化控制算法,通过对车辆的运动状态进行预测,然后优化目标,求解有限时间内的开环优化问题,并将预测时间周期的前部分控制量作用于被控对象。 在上一篇文章中介绍了基于车辆动力学的模型预测控制,该算法的运算量大,考虑了车辆摩擦力打滑等动力学参数,因此较多适用于车辆的高速控制场景。对于低速控制场景,由于车辆的速度,加速度等参数不会太大,车辆的摩擦力没有饱和,此时可以考虑采用运动
差速底盘AGV运动学建模 carlike底盘AGV运动学建模 麦克拉姆轮底盘AGV运动学建模 AGV系统进行路径跟踪控制的基础是其具有稳定的运动控制输出,从而使得系统能够按照规划轨迹运行,通常直接控制量和输出控制量之间存在一种固定的控制量关系,这种输出控制量和直接控制量之间的关系,我们称之为运动学模型。在这里我们将分别就三种比较常见的AGV底盘建立它们的运动学模型和轮式里程计模型。 差速底盘AG
在前面章节的基于车辆运动学的模型预测控制中,我们采用的是非线性优化求解最优控制量,求解运算量比较大,其模型误差的建立是在车体的动坐标系下,需要提前将跟踪轨迹转换到车体坐标系下进行误差求解,这种模型很难进行线性化,因此只能采用非线性优化求解最优控制序列。为了更有效的描述轨迹的跟踪误差,同时方便进行误差模型的线性化,我们将控制误差的参考坐标系转换到跟踪轨迹的frenet坐标系中,如下图所示(车辆控制对
车辆的动力学模型综合考虑了车辆运动过程中的惯性力和摩擦力的影响,其建模过程相对于运动学模型也稍微复杂一些。 1. 车体动力学建模 如下图所示,是车辆实际运动过程中的轮胎受力方向及运动的实际速度方向。 根据牛顿定律 (1) (2) 横向加速度 (3) 摩擦力 (4) (5) 为前轮绕重心自转产生的线速度 (6) 为后轮绕重心自转产生的线速度 (7) 由于摩擦角很小,采用近似计算
以阿克曼模型车辆作为控制研究对象,车辆在世界坐标系下的速度方程可以表示为: (1) 上述方程的自变量有 , 对上述方程求偏导,获得雅可比矩阵: (2) 在上述公式,令误差 跟踪误差状态方程可以表示为: (3) 化简误差状态方程: (4) 令: 则有: (4) 对(5)中的状态转移函数离散化: 令 则有 (5) 最优控制性能代价函数构建: 有了离散状态方程,现在需要求取反馈
MIT Cheetah运动学建模主要是为了获得机器人运动过程中,腿部末端运动状态和关节运动状态之间的关系。你可以在源代码的legController和Quadruped两个类中找到相关运动学的模型,在此只给出推导过程,不分析源代码。 首先我们需要对Cheetah的腿部进行运动学建模,设置各关节的坐标系,如下图所示: 上图中左边是cheetah的本体坐标系及各腿部基坐标系之间的关系,从图中可
1. 四足机器人步态规划简介 四足机器人的运动可以分为站立(stance)和摆动(swing)两种运动形式,通过控制和组合两种运动形式来产生不同的机器人步态。由于它们是四足机器人的腿部运动过程里的两个不同阶段,因此又将其运动分为站立阶段和摆动阶段。由于在站立阶段时其腿部会承受很高加速度和机器人自身负载,如果只使用位置控制,很容易给机器人本体带来大的刚性冲击,这不利于稳定行走或跑步,也
机械臂姿态规划的插值通常不会采用欧拉角进行插值,因为欧拉角本质是姿态的一种描述,它与姿态之间的转换存在奇异位置。姿态的最好的表述形式是姿态矩阵,但姿态矩阵的控制变量太多(9个),不方便进行姿态插值,也无法保证姿态的连续性。这时候就需要想 了,姿态矩阵本质也是一种旋转矩阵,既然是旋转矩阵就有旋转轴和旋转角,那么我们只需要保持旋转轴不变,对旋转角度进行规划,不就可以实现对姿态的规划吗,而且也保
机械臂动力学参数辨识 在前面的文章中,我们已经获得了机械臂各关节所受到的力和力矩的动力学方程,如下所示: (1) (2) 现令, , 则化简等式(1)可以得到, (3) 化简, (4) 因此,各关节力: (5) (6) (7) (8) (9) (10) 因此有: (11) 令 ,则有: (12) 由
很多人都不太清楚机械臂动力学建模的意义,认为其在实际控制过程中意义不大,这种理解层次还是太狭隘了。目前国内很多做机械臂的创业型公司,机械臂产品也就局限在此了,实现了简单了轨迹控制,大部分都停留在通过示教器示教编程轨迹,然后再复现轨迹。这种传统的做法,的确是可以满足目前机械臂市场80%以上的应用场景,但对于复杂的场景,比如力控,牵引示教,高速高精度等场景,仅仅是基于运动学还是无法满足的,
机械臂的D-H建模 模型是关节型机器人运动学建模最为普遍方法。对于任意结构的机器人模型都可以采用此种建模方式为机器人建立起正向运动学模型。如下图是其对于局部连杆的各关节轴之间连杆坐标系的建立方法的连杆位姿关系示意图。 进行 D-H 建模第一步便是定义其连杆坐标系。坐标系建立方法如下: (1) 找到()号和()号关节两轴线公垂线,它与()号关节轴线交点就 是()号连杆参考坐标系原点。 (
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