一、基于采样(sampling)/搜索(search)的路径规划 1.1 基于采样的规划: 工作原理:基于采样的规划方法通过在配置空间中随机或有规律地采样一些候选点,然后从这些点中选择合适的点来构建路径。典型的算法包括Rapidly Exploring Random Trees (RRT) 和Probabilistic Roadmaps (PRM)。 优点:这些方法适用于高维
连续LQR理论 LQR (linear quadratic regulator)即线性二次型调节器,是现代控制理论中发展最早也最为成熟的一种状态空间设计法。特别可贵的是,LQR可得到状态线性反馈的最优控制规律,易于构成闭环最优控制。我们不必现在深度研究最优控制的求极值技巧(极大值原理,古典变分法与动态规划)。除去求最优控制的技巧,优化控制技术的逻辑很简单:给一个系统,给一个性能函数(perform
本文参考《Feedback Control of Dynamic Systems -4th》 开环观测器 给定受控对象数学模型: 根据该数学模型建立全阶观测器: 开环观测器 闭环观测器 闭环观测器 遇事不决用反馈 定义状态估计误差为: 将实测值和估计值的差反馈到输入端,用该估计误差连续不断地修正模型。同时引入比例增益 L : 通过 L调节观测器的动态特性(误差收敛速度)。
一、运动学模型和动力学模型区别 个人尚没有宏观的概念,所以就自下而上思考。从运动学的输入量分析,首先是后轮速度,我们没有办法直接控制速度,而是通过推力产生加速度,加速度积分进而得到速度。推力的控制则是更底层(底盘控制)的问题,可以简单认为是通过控制力来控制后轮速度。另一方面则是轮胎的滑转滑移问题,运动学假设轮胎不存在横向力,前后轮速度方向和其轮胎转角一致。其实速度方向和轮胎转角之间还存在滑移角等
一、纯跟踪算法概述 非完整(Nonholonomic)动力学约束就是假设车辆在运动过程中没有滑移。很多在平坦路面运动的无人车辆或移动机器人都用这种假设设计轨迹跟踪控制器,特别是纯跟踪算法(Pure Pursuit),已经被成功地应用在很多机器人轨迹跟踪控制中,包括2005年DAPAR沙漠挑战赛冠军的斯坦福大学的Stanley赛车。——摘自《无人驾驶车辆模型预测控制》 非线性MC:自动驾驶——车辆
一、车辆运动学模型概述 运动学是从几何学的角度研究物体的运动规律,包括物体在空间的位置、速度等随时间而产生的变化,因此,车辆运动学模型应该能反映车辆位置、速度、加速度等与时间的关系。在车辆轨迹规划过程中应用运动学模型,可以使规划出的轨迹更切合实际,满足行驶过程中的运动学几何约束,且基于运动学模型设计出的控制器也能具有更可靠的控制性能。 《Vehicle Dynamics and Control》
一、Mission模式的定义 Missions | PX4 User Guidedocs.px4.io/master/en/flying/missions.html Mission模式下的地面站界面(图片摘自PX4官方手册) Mission模式的官方定义是:使飞机执行已上传到飞行控制器的预定义的自主任务。通常使用地面站(GCS)应用程序如QGroundControl创建和上传任务。Miss
本篇承接上一篇,介绍PX4里另一个“给定总时间”的S曲线规划,本篇会多次引用上一篇的推导公式,建议两篇文章交换看一下。 void updateDurationsGivenTotalTime(float T123); 根据给定时间规划S曲线 非线性MC:开源飞控PX4—S曲线路径规划(一)原理分析 目标:已知当前状态和目标速度,给定总的规划时间,如何设计S曲线路径达到目标设定 整个推导过程可以参考上
一、前言 无刷电机是很多控制系统常见的执行机构,理解执行机构的运行原理和物理模型十分重要,本节将根据机械守恒和电压守恒定律推导动力单元从输入电压到输出角速度的传递函数,并通过实验辨识该传递函数的时间常数。 二、电机的数学模型推导 直流无刷电机通过改变内部磁场分布,驱动电机转子转动,其内部结构较为复杂,不是本文的研究内容。从电路模型角度分析,可以等效成一个永磁直流直流电机模型。下图中,v为等效输入电
PX4(1.11.3正式版本)中与S曲线相关的函数库为"VelocitySmoothing.hpp"和“VelocitySmoothing.cpp”,以及内部测试文件“test_velocity_smoothing” 标题图片摘自多旋翼的加加速度限制型轨迹 | PX4 自动驾驶用户指南,他画的好看... 头文件的注释也非常形象: PX4 头文件注释 其中两个重要函数: void update
零、小结写前面 跟踪微分器的功能是什么? 答:滤除输入信号的噪声(滤波)并提取其微分信号(微分)。提到滤波,就一定会有“截止频率”“幅值衰减”“滞后”等频域特性,跟踪微分器中的快速因子与这些频域参数有相关性,可以从时域上看出不同的快速因子,对输入信号的滤波效果是不一样的。提到微分,最直接的就是前后差分的方法进行数值微分,但是如果输入信号有噪声的话,就会放大高频噪声,甚至淹没有用信号。跟踪微分器
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