Li导数在双足机器人控制器设计中数学推导MATLAB

时间: 2023-06-15 14:07:55 浏览: 45
在双足机器人控制器设计中,Li导数是一种常用的控制策略,用于提高控制器的性能和稳定性。Li导数控制器是一种高级控制器,它比传统的PID控制器更加灵活和高效。 Li导数控制器的主要思想是在控制系统中引入一个额外的导数项,以提高控制系统的响应速度和稳定性。它的数学表达式如下: u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt 其中,u(t)是控制器的输出,e(t)是目标值与实际值之间的误差,Kp、Ki和Kd分别是比例、积分和导数增益。 在MATLAB中,可以使用控制系统工具箱中的函数来设计Li导数控制器。以下是一个简单的代码示例: ```matlab % 设计Li导数控制器 Kp = 1; Ki = 0.1; Kd = 0.5; C = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建模型 sys = tf([1], [1 2 1]); % 将控制器与模型连接起来 sys_cl = feedback(C * sys, 1); % 绘制阶跃响应图 step(sys_cl); ``` 在上面的代码中,首先定义了Li导数控制器的三个增益参数Kp、Ki和Kd,然后使用pid函数创建一个控制器对象C。接下来,创建一个传递函数模型sys,并使用feedback函数将控制器C和模型sys连接起来。最后,使用step函数绘制系统的阶跃响应图。 需要注意的是,Li导数控制器的设计需要根据具体的控制问题和系统特性进行调整,上述代码仅供参考。
相关问题

利用Li导数在双足机器人控制器设计中数学推导MATLAB

在双足机器人的控制器设计中,Li导数可以用来设计机器人的动态反馈控制器。Li导数是一种比较新颖的导数概念,它在控制系统中具有非常好的性能和鲁棒性。 在MATLAB中,可以使用Symbolic Math Toolbox 来进行数学推导。首先我们需要定义机器人的动力学方程,并将其表示为符号表达式。然后我们可以使用Symbolic Math Toolbox中的 LiDiff 函数来计算Li导数。最后,我们将Li导数插入到反馈控制器中,以实现对机器人的控制。 以下是一个简单的代码示例,其中我们假设机器人的动力学方程为: M(q)q'' + C(q, q')q' + g(q) = τ 其中,M(q)是机器人的惯性矩阵,C(q, q')是科里奥利力矩阵,g(q)是重力矩阵,τ是机器人的关节力矩。 % 定义符号变量 syms q1 q2 q1_dot q2_dot q1_ddot q2_ddot tau1 tau2 % 定义动力学方程 M = [m1*l1^2 + m2*(l1^2 + l2^2 + 2*l1*l2*cos(q2)) + I1 + I2, m2*(l2^2 + l1*l2*cos(q2)) + I2; m2*(l2^2 + l1*l2*cos(q2)) + I2, m2*l2^2 + I2]; C = [-m2*l1*l2*sin(q2)*(2*q1_dot*q2_dot + q2_dot^2); m2*l1*l2*sin(q2)*q1_dot^2]; g = [(m1*l1 + m2*l1)*g*cos(q1) + m2*l2*g*cos(q1+q2); m2*l2*g*cos(q1+q2)]; q = [q1; q2]; q_dot = [q1_dot; q2_dot]; q_ddot = [q1_ddot; q2_ddot]; % 计算Li导数 q_ddot_L1 = lidiff(q_ddot, q_dot, q, 1); q_ddot_L2 = lidiff(q_ddot, q_dot, q, 2); % 设计反馈控制器 Kp = diag([10, 10]); Kd = diag([1, 1]); tau = simplify(M*(q_ddot_L1 + Kp*(q - [0; pi/2]) + Kd*(q_dot - [0; 0])) + C*q_dot + g - [tau1; tau2]); % 计算关节力矩 tau1 = subs(tau, [q1, q2, q1_dot, q2_dot, q1_ddot, q2_ddot], [pi/4, pi/4, 0, 0, 0, 0]); tau2 = subs(tau, [q1, q2, q1_dot, q2_dot, q1_ddot, q2_ddot], [pi/4, pi/4, 0, 0, 0.5, 0.5]);

Li导数在双足机器人控制推导

Li导数是一种常用于机器人动力学建模和控制的数学工具。在双足机器人控制推导中,Li导数可以用来描述机器人的动力学方程。 具体来说,假设我们有一个双足机器人,它由多个刚体链接组成。我们可以用欧拉角来描述机器人的姿态,用关节角度来描述机器人的关节状态。然后,我们可以使用牛顿-欧拉方程来推导机器人的动力学方程。 在推导过程中,我们需要用到Li导数。Li导数可以用来描述刚体在欧拉角和关节角度变化时的导数。它可以表示为: $$\dot{L}_{\omega} = \frac{\partial L_{\omega}}{\partial \omega} \dot{\omega} + \frac{\partial L_{\omega}}{\partial q} \dot{q}$$ 其中,$L_{\omega}$是一个描述刚体旋转状态的函数,$\omega$是欧拉角,$q$是关节角度,$\dot{\omega}$和$\dot{q}$分别是欧拉角和关节角度的导数。 在双足机器人控制中,Li导数可以用于推导机器人的加速度和力矩方程,以及设计控制器。通过合理的控制器设计,可以实现双足机器人的稳定步行、跑步和跳跃等动作。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

js控制li的隐藏和显示实例代码

下面小编就为大家带来一篇js控制li的隐藏和显示实例代码。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

vue2.0中click点击当前li实现动态切换class

本篇文章主要介绍了vue2.0中click点击当前li实现动态切换class ,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

锁相放大器(Lock-in Amplifier,简称LIA)的发明

锁相放大器(Lock-in Amplifier,简称LIA)的发明,使微弱信号检测技术得到标志性的突破,极大地推动了基础科学和工程技术的发展。
recommend-type

Solidworks导出的urdf文件在Gazebo中的仿真处理

文章目录Solidworks导出的urdf文件在Gazebo中的仿真初处理0 从Solidworks中导出urdf文件1 测试导出的包2 修改已经生成的urdf文件2.1 修改urdf文件2.2 修改display.launch2.3 修改gazebo.launch3 创建控制功能包3.1 ...
recommend-type

如何在Python3中使用telnetlib模块连接网络设备

Python中专门提供了telnetlib库,用来完成基于telnet协议的通信功能。 python3下使用telnetlib模块连接网络设备经常会遇到字节与字符不匹配的问题 问题提示如下: import telnetlib Host = "10.10.10.10" # 连接...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

解释这行代码 c = ((double)rand() / RAND_MAX) * (a + b - fabs(a - b)) + fabs(a - b);

这行代码是用于生成 a 和 b 之间的随机数。首先,它使用 rand() 函数生成一个 [0,1) 之间的随机小数,然后将这个小数乘以 a、b 范围内的差值,再加上 a 和 b 中的较小值。这可以确保生成的随机数大于等于 a,小于等于 b,而且不会因为 a 和 b 之间的差距过大而导致难以生成足够多的随机数。最后,使用 fabs() 函数来确保计算结果是正数。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。