Kugle机器人的MATLAB自动代码生模与滑模控制研究

资源摘要信息:"MATLAB自动代码生成变量-Kugle机器人项目是关于机器人技术的研究，特别是在自动化控制和建模领域。该项目是一个硕士论文工作的主要存储库，主要研究了名为Kugle的球形机器人。Kugle机器人是一种利用三个多功能滚珠进行平衡的机器人，其控制系统设计采用了先进的非线性模型和滑模控制器。通过使用拉格朗日力学，研究者推导出了基于四元数的机器人模型，其中四元数和球的位置作为广义坐标。四元数的单位范数约束通过Lagrange乘数强制实施，以确保模型的准确性。此外，还设计了滑模控制器来实现定向稳定，考虑了期望的四元数和角速度参考，以及四元数误差函数。在滑模控制器设计中，提出了两个滑动面并进行了仿真比较。" 项目特点: 1. 滑模控制：滑模控制是一种非线性控制策略，特别适用于处理不确定性和外部干扰。通过设计滑动面和到达条件，滑模控制能够在有限时间内将系统的状态驱动至滑动面，确保在存在参数变化或外部扰动时系统仍能达到期望的动态响应。 2. 四元数模型：四元数是描述三维空间中旋转的一种数学工具，相较于传统使用的欧拉角，它可以避免万向锁问题，更加适合进行实时的三维旋转描述。在Kugle机器人项目中，四元数被用作模型的广义坐标，以确保机器人的姿态和位置控制的准确性。 3. 扩展卡尔曼滤波器：为了提高系统的状态估计精度，研究者在Kugle机器人项目中使用了扩展卡尔曼滤波器（EKF）对四元数和速度进行估计。EKF能够处理非线性模型的估计问题，并在系统存在噪声时提供最优的状态估计。 4. 嵌入式固件实现：控制器和必要的估计器被成功地实现于嵌入式固件中，这表明了研究成果的可实施性和实际应用的潜力。嵌入式固件的使用能够将控制算法直接集成到机器人硬件中，从而实现快速有效的控制响应。 5. 级联控制器配置：在Kugle机器人项目中，还测试了一种级联控制器配置，包括速度LQR（线性二次调节器）控制器和形状加速路径跟随MPC（模型预测控制）。这种配置首先生成四元数和角速度参考，然后执行站保持、速度跟踪和路径跟随任务。测试结果显示，该配置能够有效地处理高达1 m/s的速度参考和1 rad/s的角速度参考，从而证明了控制策略的有效性。 6. 系统开源：该项目采用了开源的开发模式，这允许全球的研究者和工程师访问、检查和改进Kugle机器人项目。开源模式促进了知识共享和协作，为机器人技术的发展和创新提供了良好的基础。 7. 模拟与实际验证：研究者不仅在仿真环境中验证了所设计的控制器，还在实际的16公斤Ballbot原型Kugle V1上进行了实践验证。仿真与实际验证的结合提供了关于控制策略有效性的强有力证据。 结论: Kugle机器人项目展示了在机器人建模和控制领域应用复杂数学工具和控制策略的能力。尽管四元数模型的推导过程相对复杂，但通过使用拉格朗日力学和滑模控制技术，研究者成功地开发了一个能够在高速度和高精度下稳定操作的球形机器人系统。此外，该项目的成功验证了级联控制器配置和扩展卡尔曼滤波器在机器人系统中的实际应用潜力，为未来机器人技术的发展提供了宝贵的经验和知识。