LJM's Blog

homework1 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef random_walk_steps(n_steps): """ 生成n_steps步随机行走的变量 """ X =np.random.rand(n_steps) X[X>=0.5] = 1.0 X[X<0.5] = -1.0 return Xdef generate_random_walk(steps,n): """ steps 存放了每一步随机行走的情况 生成 Y,注意到这里steps 和 n其实是两个独立的变量 """ Y0 = ...

       实验采用树莓派作为控制系统的核心部件，操控L298N电机、摄像头、超声波传感器来进行小车的自动化行驶。小车通过摄像头获取寻迹线位置，经过数字图像处理、PID调节得到与小车自身位置的行驶偏差，经过程序判断改变行驶方向，实现自动驾驶。整体代码思路见流程图       软件代码基于python编写，实现了摄像头寻迹功能。使用了BOARD编号规范。主要流程是首先打开摄像头捕获图像，将图像转化为灰度图，再将灰度图像二值化；通过计算黑色赛道像素中心点的位置，得到其与小车中心的偏移量；再根据偏移量计算PID调整参数，从而调整脉冲的占空比，通过左右四个车轮的前进、后退控制小车的运行速度与方向。       在代码主体部分，首先利用函数cv.VideoCapture(0)开启摄像头，开启while（1）循环读入摄像头捕获的图像。在我们得到3维图像数据之后，需要进行图像处理。我们主要思 ...

       在建设制造强国的背景下，机器人作业精密化要求更严苛、控制精度要求更高，尤其对于激光切割和激光焊接等领域。传统的机器人控制策略未考虑其动力学特性，仅在伺服驱动器内部引入PID调节，难以实现高精度运动控制。如何结合机器人的动力学模型，辨识动力学参数且设计高精度运动控制策略，是机器人控制领域的研究热点之一。       本文针对UR5关节型机器人开展研究，首先采用牛顿-拉格朗日法建立机器人动力学模型，并将模型参数进行线性化处理，得到待辨识的最小参数集；其次，为了更好地激励机器人动力学特性，选取有限项傅里叶级数和五阶多项式结合的激励轨迹模型，并以条件数作为优化目标，求解激励轨迹最优参数；然后，利用加权最小二乘法进行机器人动力学参数辨识，并结合验证轨迹评判辨识参数的准确性；最后，根据辨识出的动力学模型，设计前馈控制。仿真结果表明，与PID反馈控制相比，本文提出的前馈补偿控制方法可以提高机器人跟踪精度、加快误差收敛速度，改善机器人动态性能。 关节 ...

李嘉明 1999年10月 汉族 教育经历西安交通大学               控制科学与工程          本科               2019年8月-2023年7研究方向： 孤立字语言识别；关节型机械臂动力学参数辨识与前馈控制；基于Flutter框架的app开发；智能车循迹与避障上海交通大学               控制科学与工程         &n ...