0.引言 现在假设你拥有一个四旋翼飞行器,你希望通过控制电机的转速使其到达并悬停在50米的高度,你该怎么做?PID控制或许是一个不错的解决方案[1]. 1.P(Proportional)比例环节:着眼于当下误差 在飞行器的例子中: 当飞行器尚未起飞的时候,误差为50米.我们设计电机的实时转速为误差乘以比例系数 ,其结构图如下: 这看上去可行,最开始的时候,飞行器距离目标高度较远,所以电机以
大家好，我是人见人爱，花见花开的小鱼。 今天上午去深圳会展中心看了一个绿色农业博览会，结果都是大爷大妈在买菜，让小鱼想起来有一年和小仙女看展会，展会没看到啥，倒是最后买了好几十块钱的牛肉干。 回归正题，小鱼前几天搞了一下moveit2相关的教程，结果越来越多的小伙伴找上门问问题。 其实问题出在了官方源码上，因为每天都在更新，而且没有经过CI测试的代码，所以改一些依赖之类的、源码相关的很正常。
在建立系统的数学模型后，可以初步分析系统的动态响应、稳定性等特征，当系统响应达不到要求时，就需要对原系统进行控制以实现目标响应。 PID是一种简单但应用极其广泛的基于误差补偿的控制器，PID控制器的输出为： 拉普拉斯变换后得到其传递函数： 其中kp为比例增益，ki为积分增益，kd为微分增益。在Matlab中可以通过前面构建普通传递函数的方法构建，也可以使用专门的函数 C = pid(kp,
对给定值的处理：给定的滤波、路径规划、安排过渡过程 PID的给定值可以是跳跃的不连续的，但是反馈量大多是真实的物理过程，是连续光滑的。因此，给定量与反馈量的差值可能是不连续的，突变的，会导致系统的冲击或系统的超调，这些都是我们不愿看到的。对给定值的处理可提升控制器的性能，常用的方法有以下三种： （为描述方便，将给定值假设为位置，对应的一二阶导数分别为速度加速度。） 1 给定的滤波 给定的滤波
最近回校参加ROBOCON培训，上手之前钟意很久的麦轮小车。主控芯片：STM32F4VGT6 ， 电机：大疆 Robormaster2006 ， 电调：大疆 C610。我之前学了很多关于麦克纳姆轮的知识，一直很迷，目前才慢慢掌握。这次我想说的主要的是程序部分。 1.麦克纳姆轮的运动原理 关于麦克纳姆轮的运动原理有些前辈已经写的很好了，我也不想重复多说，于是借花献佛。 附上链接：https://b
IP控制器 由于信号的微分通常不容易获得，并且容易放大噪声。最通常使用的PID控制结构就应该是PI 控制器了。以电机的速度环为例，控制结构如下： 认为电流环Gc=1，很容易的推导出传递函数： 可知，由于传递函数Gw（s）中的分子的微分项，对于阶跃输入难以避免有超调和冲击。但是在一些控制系统中，不希望有超调和冲击，在此情况下可以将PI控制器修改为IP控制器。IP控制器结构和传递函数如下：
OS和裸机的区别 OS即（operating system）操作系统，比如我们常用的windows系统，mac系统，android系统，ios系统，linux系统等，都属于操作系统。操作系统的本质是一个特殊的软件，它直接管理硬件，同时为各个应用程序划分资源（内存，堆栈，时间片等），并提供控制（调度，同步）。不管是计算机还是单片机，在任意时刻都只能运行一段代码，顶多是运行速度上会有差距，为什么我们能
咳咳，逢5扯淡 05讲的是方法论，总结了01-04，介绍了从解析法和数值法两种思路来推导出求解轨迹优化问题的方法论 10讲的是辩证法，总结的是06-09，介绍了从矛盾中思考轨迹优化问题本身 轨迹优化问题本质是个啥，找到目标函数的最优解，通常我们希望可行解（域）越大越好，遗憾的是，真实机器人往往受到约束，缩小了可行解（域），这就是一种矛盾 1.轨迹优化问题是在扩大可行域与缩小可行域之间寻求平衡 在
第1章 Moco-8四足机器人简介 1.1 四足机器人现状介绍 四足机器人是近年来十分热门的一个研究领域，虽然其相关系统设计和控制算法已经发展了近数十年但是在波士顿动力公司发布其产品后才真正被大众所知，并打破人们对机器人的认识，波士顿动力公司正式研发军用四足机器人大疆刚在创业比赛中脱颖而出，二者经过十年的发展一个成为无人机领域的独角兽，一个占据了足式机器人领域的半壁江山。 M200行业级无人机
位置控制原理 最近一段时间一直在忙着写官方的C型板教程，这个教程咕了两个多月没写了，现在回来把坑填完。 C型板教程的写作思路是首先介绍板子上各个外设的基本原理，讲一下cube的配置和HAL库的API，然后讲解示例工程，论详细度和专业度比我这边这个教程要强多了，语言上也比我这边写的要严谨多了哈哈哈，链接如下，希望各位关注关注。 https://github.com/RoboMaster/Develo
本文主要基于以下参考： [1] John T. Betts. Survey of Numerical Methods for Trajectory Optimization. [2] Anil V. Rao. A Survey of Numerical Methods For Optimal Control. [3] John T. Betts. Practical Methods for Op
简述五种PID积分抗饱和（ANTI-Windup）方法 PID控制是应用最广泛的控制结构，但是如果仅仅使用最简单的PID，大概率是不合格的。 PID控制中积分项的作用是抵抗常值‘’力‘’的干扰，保证系统的稳态精度，但是积分项很容易陷入饱和，导致系统超调与迟钝（注1），下面简述几种积分抗饱和的方法。 1 积分遇限消弱法(clamping) 基本思想：当执行器处于饱和、且误差信号与控制信号同方向（
1. 硬约束 & 软约束 通常轨迹优化问题通常会有目标函数，然后我们会为决策变量设置一些约束条件，这些约束条件缩小了可行域的范围，约束条件会存在以下几种可能性： （1）约束合适，简化了目标函数的求解，去掉了鞍点留下来最值点（正常约束） （2）约束过多，发现不可能满足所有的约束条件，可行域为空集（过约束） （3）约束不足，发现可行域太大，搜索算法很费时（欠约束） 对于后两种情况，欠约束一般可
IMU介绍 Inertial measurement unit，简称 IMU，即惯性测量单元，该单元能够反馈自身的运动状态（加速度）和位姿，是机器人身上最重要的传感器之一。IMU能够应用在在机器人导航，机器人控制等诸多方面，可以说IMU的好坏对于一个机器人来说有着近乎决定性的作用。 在Robomaster比赛中，一般各大参赛队会在机器人的云台上搭载IMU，用以反馈云台的yaw轴和pitch轴的角度
好长时间没更新了，最近正在经历的一些事也算是成长吧，这篇纪念某个朋友，祝愿他在以后的工作中一帆风顺，步步涨薪！ 时间最优和能量最优问题一向是机器人控制中经常考虑的问题，其性能指标如下所示： 对于这类问题，我们在前面的篇幅中已经介绍了可以采用解析法和数值法两种思路去求解，在这里单独对时间最优和能量最优问题拎出来介绍是这样的考虑：在后续建模的过程中，我们需要考虑这两类指标，然后尝试做一些Regul
底盘运动解算 麦克纳姆轮是瑞典麦克纳姆公司的专利，其特点是轮子上安装了很多辊子，轮毂轴和辊子之间夹角为45°（有时也可以是其他度数，视使用目的而定），由于搭载了麦轮的四轮底盘可以很容易的实现全向移动，使底盘具有极佳的灵活性，而和传统的全向轮相比，麦克纳姆轮可以直接按照传统四轮底盘的方式进行安装，相对而言更加方便，所以目前绝大部分的Robomaster参赛队都使用麦克纳姆轮作为底盘全向运动的方案。
可能部分读者在读完《PID控制原理 一（开闭环控制）》，《PID控制原理 二（PID使用详解）》后依然会有很多疑问： 比如Ep（小车距离目标路径的实际距离）是怎么得到的？Sa（小车的控制转角）是被谁控制的，怎么实现的？PID控制器是在什么硬件上被执行的？等等问题。为了解决你的疑虑，现在跟着笔者一起准备起来，制作一个‘小车追踪目标路径’ 的项目吧！ 先说需求： 有一辆小车（上电后会驱动后轮，速度恒
最近“降维打击”一词比较火，其实在机器人规划与控制里面“降维”这个词也是非常的重要，比方说：仿人机器人腿部建模的时候，可以将整个动力学模型简化成一个“线性倒立摆” 反过来地，“升维”一词也是比较重要的，以下简要说说我所知道的“升维”与“降维” （1）建模：简化模型降维（线性倒立摆，欠驱动模型）与冗余模型升维（七自由度机械臂） （2）深度学习的自编码器：编码降维与解码升维 （3）Newton力学降维
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