clear all; close all; ts=0.001; for k=1:1:2001 xd(k)=cos((k-1)*pi*ts); yd(k)=sin((k-1)*pi*ts); thd(k)=ts*pi*(k-1)+pi/2; end for k=1:1:2001 u1(k)=0;u2(k)=0; e1(k)=0;e2(k)=0; e3(k)=0; end y0=[1;0;pi/2]; M=20; for i=0:1:M i pause(0.001); for k=1:1:2001 if k==1 q=y0; end xp(k)=q(1); yp(k)=q(2); th(k)=q(3); qd=[xd(k);yd(k);thd(k)]; ce1(k)=qd(1)-q(1); ce2(k)=qd(2)-q(2); ce3(k)=qd(3)-q(3); u=[u1(k);u2(k)]; B=ts*[cos(q(3)) 0 sin(q(3)) 0 0 1]; L1=10*[cos(q(3)) sin(q(3)) 0; 0 0 1]; L2=L1; cond=norm(eye(2)-L1*B); U=u+L1*[e1(k);e2(k);e3(k)]+L2*[ce1(k);ce2(k);ce3(k)]; u1(k)=U(1); u2(k)=U(2); u=[u1(k);u2(k)]; q=q+B*u; e1(k)=cos(k*ts*pi)-q(1); e2(k)=sin(k*ts*pi)-q(2); e3(k)=ts*k*pi+pi/2-q(3); end figure(1); hold on; plot(xd,yd,'r',xp,yp,'b'); xlabel('xd xp');ylabel('yd,yp'); j=i+1; times(j)=j-1; e1i(j)=max(abs(ce1)); e2i(j)=max(abs(ce2)); e3i(j)=max(abs(ce3)); end figure(2); plot(xd,yd,'r',xp,yp,'b'); xlabel('xd xp');ylabel('yd,yp'); figure(3); plot(times,e1i,'*-r',times,e2i,'o-b',times,e3i,'o-k'); title('Change of maximum absolute value of e1,e2 and angle with times i'); xlabel('times');ylabel('e1,e2 and angle');
时间: 2023-12-10 15:04:35 浏览: 79
这段代码是一个基于模型预测控制的控制器,用于实现一个机器人沿着一个预定轨迹运动。代码中,首先定义了预定轨迹的 x、y 坐标和角度 thd,然后初始化控制输入量 u1 和 u2,以及误差变量 e1、e2 和 e3。接着,定义了机器人的初始状态 y0,并设置了控制时域 ts 和迭代次数 M。在主循环中,通过模型预测控制算法计算出控制输入量 u,并更新机器人的状态 q。同时,记录了每次迭代过程中误差变量 e1、e2 和 e3 的最大值,并在最后绘制了它们随时间变化的曲线。最后,绘制了机器人的实际轨迹和预定轨迹。整个代码的目的是为了实现一个能够沿着预定轨迹移动的机器人,并通过最小化误差来优化控制效果。
相关问题
clear all; close all; ts=0.001; for k=1:1:2001 xd(k)=cos((k-1)pits); yd(k)=sin((k-1)pits); thd(k)=tspi(k-1)+pi/2; end for k=1:1:2001 u1(k)=0;u2(k)=0; e1(k)=0;e2(k)=0; e3(k)=0; end y0=[1;0;pi/2]; M=20; for i=0:1:M i pause(0.001); for k=1:1:2001 if k==1 q=y0; end xp(k)=q(1); yp(k)=q(2); th(k)=q(3); qd=[xd(k);yd(k);thd(k)]; ce1(k)=qd(1)-q(1); ce2(k)=qd(2)-q(2); ce3(k)=qd(3)-q(3); u=[u1(k);u2(k)]; B=ts*[cos(q(3)) 0 sin(q(3)) 0 0 1]; L1=10*[cos(q(3)) sin(q(3)) 0; 0 0 1]; L2=L1; cond=norm(eye(2)-L1B); U=u+L1+L2*[ce1(k);ce2(k);ce3(k)]; u1(k)=U(1); u2(k)=U(2); u=[u1(k);u2(k)]; q=q+Bu; e1(k)=cos(ktspi)-q(1); e2(k)=sin(ktspi)-q(2); e3(k)=tskpi+pi/2-q(3); end figure(1); hold on; plot(xd,yd,'r',xp,yp,'b'); xlabel('xd xp');ylabel('yd,yp'); j=i+1; times(j)=j-1; e1i(j)=max(abs(ce1)); e2i(j)=max(abs(ce2)); e3i(j)=max(abs(ce3)); end figure(2); plot(xd,yd,'r',xp,yp,'b'); xlabel('xd xp');ylabel('yd,yp'); figure(3); plot(times,e1i,'-r',times,e2i,'o-b',times,e3i,'o-k'); title('Change of maximum absolute value of e1,e2 and angle with times i'); xlabel('times');ylabel('e1,e2 and angle');
这段代码存在一些语法错误,可能是因为复制时出现了一些问题。我对代码进行了一些修改,如下所示。你可以试着运行一下,看看是否可以正常工作。
```
clear all;
close all;
ts = 0.001;
pits = pi/180;
tspi = (1:2001) * ts;
for k = 1:1:2001
xd(k) = cos((k-1) * pits);
yd(k) = sin((k-1) * pits);
thd(k) = tspi(k-1) + pi/2;
end
for k = 1:1:2001
u1(k) = 0;
u2(k) = 0;
e1(k) = 0;
e2(k) = 0;
e3(k) = 0;
end
y0 = [1; 0; pi/2];
M = 20;
for i = 0:1:M
pause(0.001);
for k = 1:1:2001
if k == 1
q = y0;
end
xp(k) = q(1);
yp(k) = q(2);
th(k) = q(3);
qd = [xd(k); yd(k); thd(k)];
ce1(k) = qd(1) - q(1);
ce2(k) = qd(2) - q(2);
ce3(k) = qd(3) - q(3);
u = [u1(k); u2(k)];
B = ts * [cos(q(3)), 0; sin(q(3)), 0; sin(q(3)), 0; 0, 0; 0, 0; 1, 0];
L1 = 10 * [cos(q(3)), sin(q(3)), 0; 0, 0, 1];
L2 = L1;
cond = norm(eye(2) - L1 * B);
U = u + L1 * [e1(k); e2(k); e3(k)] + L2 * [ce1(k); ce2(k); ce3(k)];
u1(k) = U(1);
u2(k) = U(2);
u = [u1(k); u2(k)];
q = q + B * u;
e1(k) = cos(k * tspi) - q(1);
e2(k) = sin(k * tspi) - q(2);
e3(k) = ts * k * pi + pi/2 - q(3);
end
figure(1);
hold on;
plot(xd, yd, 'r', xp, yp, 'b');
xlabel('xd xp');
ylabel('yd,yp');
j = i + 1;
times(j) = j - 1;
e1i(j) = max(abs(ce1));
e2i(j) = max(abs(ce2));
e3i(j) = max(abs(ce3));
end
figure(2);
plot(xd, yd, 'r', xp, yp, 'b');
xlabel('xd xp');
ylabel('yd,yp');
figure(3);
plot(times, e1i, '-r', times, e2i, 'o-b', times, e3i, 'o-k');
title('Change of maximum absolute value of e1,e2 and angle with times i');
xlabel('times');
ylabel('e1,e2 and angle');
```
这里还存在一些问题,例如,第30行的 `ktspi` 变量没有定义,需要根据具体的需求进行修改。同时,该代码中存在一些算法上的问题,需要进行进一步的检查和修改才能保证正确性。
clear all; close all; ts = 0.001; a = 1; % 椭圆长轴 b = 0.5; % 椭圆短轴 t = linspace(0, 2*pi, 2001); % 生成一个周期为 2*pi 的时间序列 xd = a*cos(t); % x 轴坐标 yd = b*sin(t); % y 轴坐标 thd = atan2(-b*sin(t), a*cos(t)); % 计算椭圆轨迹上点的角度 for k=1:1:2001 u1(k) = 0; u2(k) = 0; e1(k) = 0; e2(k) = 0; e3(k) = 0; end y0 = [1;0;pi/2]; M = 20; theta = [0;0;0;0;0;0]; % MRAC 参数 for i=0:1:M pause(0.001); for k=1:1:2001 if k==1 q=y0; end xp(k) = q(1); yp(k) = q(2); th(k) = q(3); qd = [xd(k);yd(k);thd(k)]; ce1(k) = qd(1)-q(1); ce2(k) = qd(2)-q(2); ce3(k) = qd(3)-q(3); u = [u1(k);u2(k)]; B = ts*[cos(q(3)) 0 sin(q(3)) 0 0 1; 0 cos(q(3)) 0 sin(q(3)) -1 0]; L1 = [theta(1) theta(2) 0; 0 0 theta(3)]; L2 = [theta(4) theta(5) 0; 0 0 theta(6)]; cond = norm(eye(2)-L1*B); U = u+L1*[e1(k);e2(k);e3(k)]+L2*[ce1(k);ce2(k);ce3(k)]; u1(k) = U(1); u2(k) = U(2); u = [u1(k);u2(k)]; q = q+B*u; e1(k) = cos(k*ts*pi)-q(1); e2(k) = sin(k*ts*pi)-q(2); e3(k) = ts*k*pi+pi/2-q(3); if i > 0 x = [e1(k); e2(k); e3(k); xd(k); yd(k); thd(k)]; dx = [B*u; 0; 0]; dtheta = -0.5*sign(cond)*L1*(dx-x'*B')*x; theta = theta + dtheta*ts; end end figure(1); hold on; plot(xd, yd, 'r', xp, yp, 'b'); xlabel('xd xp');ylabel('yd,yp'); j = i+1; times(j) = j-1; e1i(j) = max(abs(e1)); e2i(j) = max(abs(e2)); e3i(j) = max(abs(e3)); end figure(2); plot(xd, yd, 'r', xp, yp, 'b'); xlabel('xd xp');ylabel('yd,yp'); figure(3); plot(times, e1i, '*-r', times, e2i, 'o-b', times, e3i, 'o-k'); title('Change of maximum absolute value of e1,e2 and angle with times i'); xlabel('times');ylabel('e1,e2 and angle');
这段代码是用 MATLAB 实现的一个 MRAC(模型参考自适应控制)算法,用于控制一个小车沿着椭圆轨迹运动。其中,xd 和 yd 分别表示椭圆轨迹上点的 x 坐标和 y 坐标,thd 表示该点的角度;q 表示小车的状态量,包括位置和角度;u1 和 u2 是控制输入;e1、e2、e3 分别表示小车位置误差、y 轴误差和角度误差;L1 和 L2 是自适应参数,通过更新可使误差逐渐收敛至 0。最后,通过绘制小车运动轨迹和误差随时间变化的图像来观察 MRAC 算法的性能。
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