MATLAB雨刮通风空调模糊器和发电厂电力聚变器卷积神经

🎯要点

  1. 🎯状态估计和控制:🖊线性卡尔曼滤波弹簧-质量-阻尼器系统状态估计:定义数学差分方程模型、从贝叶斯定律导出卡尔曼滤波器算法 | 🖊扩展卡尔曼滤波非线性角度测量追踪阻尼振动器运动:定义非线性模型、数值计算雅可比行列式 | 🖊无迹卡尔曼滤波弹簧-质量-阻尼器系统状态和参数估计:定义非线性数学模型,计算加权矩阵 | 🖊物体随机移动距离估计:定义动态数学模型,模型噪声协方差矩阵。🎯自适应控制:🖊振荡器的频率识别调整系统频率 | 🖊使用模型参考自适应控制,调控未知负载电机转子,生成方波模拟转子 | 🖊增益调度船舶转向控制:编辑船头动态方程空间状态形式 | 🖊推进器控制航天器的方向:使用参数估计惯性并其输入控制系统 | 🖊基于李亚普诺夫控制的直接自适应。🎯模糊逻辑:🖊模糊控制器:构建模糊推理机 | 🖊雨刮模糊控制器:降雨量选择雨刷速度和间隔 | 🖊离散供暖、通风和空调模糊控制器:根据气温打开供暖系统和空调 | 🖊可调供暖、通风和空调模糊控制器。
  2. 🎯卷积神经:🖊几何图形分类识别:生成椭圆和圆形,训练测试算法 | 🖊分类电影预测观众影片选择:创建评级的电影和观众数据库 | 🖊空气涡轮机中的调节器和传感器故障线性模型:创建算法深度学习神经网络,模拟故障检测 | 🖊发电厂基载电力聚变器等离子体不稳定检测:创建动态模型 | 🖊旋转舞蹈分类:使用蓝牙惯性测量单元测量数据,欧拉方程建立矩阵,绘制结果图,四元数显示,深度学习分类识别 | 🖊完形填空:模式识别,句型生成,句子和数字映射,使用长短期记忆识别句子 | 🖊地形导航模型:编辑三维飞行运动方程,绘制飞行器轨迹图,生成地形模型,建立深度学习相机模型,训练地形图像 | 🖊最高投资回报预测:创建股票模型,使用长短期记忆层学习时间序列数据,绘制预测趋势图 | 🖊图像分类:使用AlexNet 网络 | 🖊近地轨道测量:使用开普勒传播生成随机轨道,平面坐标到三维坐标的变换矩阵,计算轨道的偏心率和半长轴。

🍇MATLAB机器人轨迹规划

运动规划的典型层次结构如下:

  • 任务规划:设计一组高级目标,例如“去捡起你面前的物体”。
  • 路径规划:生成从起点到目标点的可行路径。路径通常由一组连接的航路点组成。
  • 轨迹规划:生成一个时间表,说明如何遵循给定位置、速度和加速度等约束的路径。
  • 轨迹跟踪:一旦规划了整个轨迹,就需要有一个控制系统能够以足够准确的方式执行轨迹。

在此,我们将假设任务规划器中的一组路径点已经可用,并且我们希望生成一条轨迹,以便机械臂随着时间的推移遵循这些路径点。 我们将研究构建和执行轨迹的各种方法,并探索一些常见的设计权衡。

您首先要做的设计选择之一是是否要生成关节空间或任务空间轨迹。其主要区别在于,任务空间轨迹往往比关节空间轨迹看起来更“自然”,因为末端执行器相对于环境平滑移动,即使关节不是这样。 最大的缺点是,遵循任务空间轨迹比关节空间轨迹更频繁地求解逆运动学 (IK),这意味着需要更多的计算,尤其是当您的 IK 求解器基于优化时。

无论您选择任务空间还是关节空间轨迹,都有多种方法可以创建随时间插值姿势(或关节配置)的轨迹。我们现在将讨论一些最流行的方法。

梯形速度轨迹是恒定加速度、零加速度和恒定减速度的分段轨迹。 这会产生梯形速度分布,以及“抛物线混合的线性段”(LSPB) 或 s 曲线位置分布。

这种参数化使得它们相对容易根据位置、速度和加速度限制等要求来实施、调整和验证。借助 Robotics System Toolbox,您可以使用 MATLAB 中的 trapveltraj 函数:

计算二维平面运动的梯形速度轨迹示例:

将 trapveltraj 函数与一组给定的 2-D xy 路点结合使用。

wpts = [0 45 15 90 45; 90 45 -45 15 90];

计算给定数量的样本 (501) 的轨迹。 该函数输出轨迹位置 (q)、速度 (qd)、加速度 (qdd)、时间向量 (tvec) 以及使用梯形速度实现航路点的多项式的多项式系数 (pp)

[q,qd,qdd,tvec,pp] = trapveltraj(wpts,501);

绘制 x 和 y 位置的轨迹以及每个路点之间的梯形速度剖面。

subplot(2,1,1)
plot(tvec, q)
xlabel('t')
ylabel('Positions')
legend('X','Y')
subplot(2,1,2)
plot(tvec, qd)
xlabel('t')
ylabel('Velocities')
legend('X','Y')

您还可以验证二维平面中的实际位置。将 q 向量和路径点的单独行绘制为 x 和 y 位置。

figure
plot(q(1,:),q(2,:),'-b',wpts(1,:),wpts(2,:),'or')

或 Simulink 中的 Trapezoidal Velocity Profile Trajectory 模块。

您可以使用不同阶的多项式在两个航路点之间进行插值。实践中最常用的命令是:

  • 三次(三阶)- 需要 4 个边界条件:两端的位置和速度
  • 五次(五阶)— 需要 6 个边界条件:两端的位置、速度和加速度

借助 Robotics System Toolbox,您可以使用 MATLAB 中的cubicpolytraj 和 quinticpolytraj 函数,

计算二维平面运动的立方轨迹示例:

将cubicpolytraj 函数与给定的一组二维xy 路点结合使用。还给出了航路点的时间点。

wpts = [1 4 4 3 -2 0; 0 1 2 4 3 1];
tpts = 0:5;

指定对轨迹进行采样的时间向量。以比指定时间点更小的间隔进行采样。

tvec = 0:0.01:5;

计算三次轨迹。该函数输出轨迹位置 (q)、速度 (qd)、加速度 (qdd) 和三次多项式的多项式系数 (pp)。

[q, qd, qdd, pp] = cubicpolytraj(wpts, tpts, tvec);

绘制 x 和 y 位置的立方轨迹。将轨迹与每个航路点进行比较。 得到

plot(tvec, q)
hold all
plot(tpts, wpts, 'x')
xlabel('t')
ylabel('Positions')
legend('X-positions','Y-positions')
hold off

您还可以验证二维平面中的实际位置。将 q 向量和路径点的单独行绘制为 x 和 y 位置。

figure
plot(q(1,:),q(2,:),'-b',wpts(1,:),wpts(2,:),'or')
xlabel('X')
ylabel('Y')

或 Simulink 中的多项式轨迹模块。

参阅一:计算思维

参阅二:亚图跨际

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