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        行業資訊2019-09-10

        麻省理工學院: 自主無人船建模和非線性模型預測跟蹤控制-使用MicroStrain Inertial Sensor 3DM-GX5-25

        在本文中,我們提出了自主機器人船的設計,建模和實時非線性模型預測控制(NMPC)。該機器人易于制造,機動性強,能夠在室內和室外環境中進行精確的軌跡跟蹤。特別地,提出了用于機器人船的十字型四推進器配置以產生有效的完整運動。機器人原型快速3D打印,然后通過粘附幾層玻璃纖維密封。為了實現精確的跟蹤控制,我們為具有控制輸入約束的四控制輸入船制定了NMPC策略,其中非線性動態模型包括科里奧利和向心矩陣,流體動力學附加質量和阻尼。通過將“GPS模塊和慣性測量單元(IMU)集成到機器人中,我們展示了機器人船沿著游泳池和天然河流中預先計劃的路徑的準確軌跡跟蹤。此外,與類似系統相比,本文中采用的代碼生成策略在NMPC算法的運行時間上產生了兩個數量級的改進。該機器人旨在形成表面群體機器人測試平臺的基礎,可以評估表面運輸和動態浮動基礎設施自組裝的集體算法。

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        實際上,采用RTK GPSEmlid,Reach)來獲取機器人在室外環境中的厘米精度位置。室內“GPS系統(Marvelmind機器人技術)用于提供2厘米的機器人位置精度。IMULORD Microstain,3DM-GX5-25)與機器人主體的主軸平行放置,以監測機器人的偏航,俯仰,滾轉,線性加速度和角速度。3D LiDARVelodyne,Puck VLP-16)安裝在機器人的頂部中央,用于避免未來的障礙物和SLAM。本文不使用LiDAR。開發的機器人船的一個快照如圖3b)所示。機器人在機器人操作系統(ROS)上運行,其詳細規格在表I中列出。

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        該方法可以成功地控制機器人船沿著所需的正弦形軌跡和方向??刂破髂軌蛟谀M中完美地跟蹤所需的軌跡,同時在實驗中保持最小的跟蹤誤差。而且,實驗中的最佳控制動作不如模擬中的平滑。這可能是由機器人的簡化動態模型以及機器人狀態下的測量噪聲引起的。

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        以上文章為節選,原文請見:https://www.researchgate.net/publication/324088849_Design_Modeling_and_Nonlinear_Model_Predictive_Tracking_Control_of_a_Novel_Autonomous_Surface_Vehicle


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        Senseable City Lab :.:: Massachusetts Institute of Technology

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