文件名称：倾斜校正matlab代码-Adv-controls:高级控件
文件大小：5.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 18:38:40
系统开源
倾斜校正matlab代码高级控件 先决条件 MATLAB 2019Rb 概述 本文介绍了在动态环境下，在自平衡两轮移动机器人上设计和实现基于非线性模型预测控制（MPC）的控制器的工作。 本研究中使用的倒立摆模型在受到环境负荷条件的自然干扰时自然是一个不稳定的系统。该模型过去已经为PD控制器进行了广泛的研究，但对MPC的探索还相对较少。 本文提出了多种控制器，PD控制器，MPC控制器作为反馈以及带有内部PD控制器的MPC参考跟踪前馈控制器，以在动态环境中驱动平衡的两轮机器人。仿真结果证明了我们提出的设计和实验结果的可行性和效率在硬件上验证这些结果。 在最后的演示中添加了跟随者机器人和障碍物检测，以显示多机器人交互作用。带有实时摄像头反馈的PD控制器能够演示鲁棒的直线跟踪，障碍物检测和多机器人交互;基于MPC的自平衡机器人能够通过以下方式跟踪直线：完整状态反馈。 请阅读报告文件以更好地了解项目 运行文件的说明 linear_plant.mlx包含运行Simulink模型的所有非线性工厂参数。 linear_plant.slx Simulink模型包含线性和非线性Plant simulink
【文件预览】：
Adv-controls-main
----ACSI_Report_Team_5.pdf(2.73MB)
----MPC_feedforward_velocity.slx(34KB)
----MPC_feedforward_position.mlx(7KB)
----Arduino()
--------MPC()
--------Manual_line_track_slave()
--------Manual_line_track()
----MPC_feedback_position.mlx(7KB)
----Position Tracking Feedback_linearplant.mlx(91KB)
----MPC_feedback_velocity_ref.mlx(7KB)
----MPC_feedback_velocity.slx(32KB)
----nonlinear_plant.slx(32KB)
----Team 5 Final Presentation.pdf(2.9MB)
----README.md(8KB)
----MPC_feedback_position.slx(33KB)
----MPC_feedforward_position.slx(33KB)
----nonlinear_plant.mlx(4KB)
----Position Tracking feedforward linearplant.mlx(66KB)
----Path_mpc.csv(57KB)
----MPC_feedforward_velocity.mlx(7KB)