机器人动力学与控制：Xilinx FIFO Generator v13.2在控制方案中的应用

"机器人动力学与控制 - 霍伟 编著" 《控制方案-xilinx最新fifo generator v13.2 中文版》虽然标题提到的是Xilinx的FIFO生成器，但描述中并未涉及该主题，而是转向了机器人控制方案的讨论。描述中提及的控制方案是针对自由运动机器人手端的定点控制，通过一系列简化假设来处理机器人动力学方程，最终实现线性定常方程的解耦控制。 在控制理论中，定点控制是一种使系统输出稳定在预设目标值的技术。对于机器人来说，这通常涉及到复杂的动力学模型。描述中首先指出控制的目的，即让机器人手端到达并保持在期望位置qd。为了实现这一目标，控制方案基于以下三个假设： 1. 在低速运动时忽略离心力和哥氏力的影响，即C(q, q) ≡ 0。离心力和哥氏力是高速旋转物体特有的力，对低速运动的机器人影响较小。 2. 忽略各杆件间的耦合作用，即H(q) = diag[h11(q), ..., hnn(q)]。这简化了动力学模型，使其更容易处理。 3. 忽略重力效应，即G(q) ≡ 0。这在某些特定环境下可能是合理的，例如在太空环境或者使用了抵消重力的机制。 在这些假设下，机器人动力学方程转化为一组独立的线性定常方程，每个关节可以单独控制。通过选择hii(q)的平均值或期望位置值（记为常数"hii"），可以进一步简化控制算法，使得控制更加直接和高效。 标签“机器人 动力学 控制”表明这个话题涉及机器人科学的三个方面：机器人的运动描述，动力学模型以及控制策略。这部分内容可能适合于研究生级别的学习，尤其对于“控制理论与控制工程”，“机械电子工程”或“机械制造及其自动化”专业的学生。教材《机器人动力学与控制》由霍伟编著，详细介绍了机器人建模和控制的各个方面，包括运动学、动力学和控制理论。 书中可能涵盖了如何建立机器人的动力学模型，使用PD（比例-微分）控制器进行独立关节控制，以及如何处理实际问题中的非线性和耦合效应。此外，还可能讨论了现代控制理论的应用，如状态反馈、最优控制和自适应控制等，这些都是实现精确和鲁棒机器人控制的关键技术。 控制方案的设计和实施是机器人技术中的核心部分，它需要深入理解动力学原理，并能够通过有效的控制算法克服物理限制，以实现预期的运动行为。对于Xilinx的FIFO Generator v13.2，虽然未在描述中直接涉及，但在机器人控制系统中，这样的硬件组件可能会用于存储和传输控制信号，确保实时性和数据同步，以支持复杂的控制算法执行。