二自由度机器人的位置控制
二自由度机械臂实验报告

⼆⾃由度机械臂实验报告⼆⾃由度机械臂实验报告实验报告课程名称: 机电系统建模与控制实验项⽬名称: ⼆⾃由度机械臂实验任课教师: 马越组别:第6组成员:刘仕杰.胡据林.王昊阳.于骁实验⽇期:2019年12⽉9⽇⼀、实验简介⼆⾃由度(DOF)串联柔性(2DSFJ)机械臂包括两个⽤于驱动谐波齿轮箱(零回转间隙)的直流电机及⼀个双杆串联机构()。
两个连接都是刚性的。
主连接通过⼀个柔性关节耦合到第⼀个驱动器上,在其端部载有第⼆个谐波驱动器,该驱动器通过另⼀个柔性关节与第⼆个刚性连接耦合。
两个电机及两个柔性关节都装有正交光学编码器。
每⼀个柔性关节配有两个可更换的弹簧。
使⽤⼀个翼形螺钉零件,就可沿着⽀撑杆,将每根弹簧端移到所希望的不同定位点。
该系统可视为多种⼿臂式机器⼈机构的⾼度近似,是典型的多输⼊多输⼊(MIMO)系统。
⼆、实验内容1. 系统开环时域动态特性和频域特性分析;2. 应⽤极点配置⽅法设计控制器,进⾏时域动态响应特性和频域特性分析(超调量、上升时间、震荡次数等,根据极点分布决定),改变极点分布位置,完成⾄少 2 组不同闭环参数性能对⽐;3. 应⽤ LQR ⽅法设计反馈控制律,进⾏时域动态响应特性和频域特性分析(超调量、上升时间、震荡次数等,根据极点分布决定),改变 Q 和 R 的值,完成⾄少 2 组不同闭环参数性能对⽐;4. 设计全阶状态观测器,完成物理 PSF 与状态观测(⾄少两组观测器极点位置)综合作⽤下的系统性能控制。
三、实验设备1.设备构造与线路图(1)直流电机#1第⼀台直流电机为⼀台可在最⾼27V 下⼯作的Maxon273759 精密刷电机(90 ⽡)。
该电机可提供 3A 的峰值电流,最⼤连续电流为 1.2A。
注意:施⽤在电机上的⾼频信号会对电机刷造成最终损坏。
产⽣⾼频噪⾳的最可能来源是微分反馈。
如果微分增益过⾼,噪⾳电压会被输⼊到电机⾥。
为保护您的电机,请将您的信号频带限制控制在 50Hz以内。
工业机器人期末复习大纲

资
确定控制系统总体方案,绘制框图。
料
请
第二章
勿 泄
露
重复定位精度:指机器人重复到达某一目标位置的差异程度。
4. 机器人机械结构由三大部分组成:机身、臂部(含手腕) 、手部。 5. 机身往往具有升降、回转及俯仰三个自由度。 6. 臂部设计的基本要求:手臂应该具有足够的承载能力和刚度;导向性要好; 重量和转动惯量要小;运动要平稳、定位精度要高。 7.工业机器人手部的特点:手部与手腕相连处可拆卸;手部是末端操作器;手部 的通用性比较差;手部是一个独立的部件。 8. 工业机器人吸附式手部结构一般有磁力吸附式和真空吸附式两种。 9.工业机器人行走机构主要有车轮式、步行式、履带式等形式。
复
习
机械系统:机器人的足、腿、手、臂、腰及关节等,它是机器人运动和完成某项 任务所必不可少的组成部分。 驱动系统:用来有效地驱动执行机构的装置,通常采用液压、电气和气压,有直 接驱动和间接驱动二种方式。 控制系统: 是机器人的核心, 它负责对机器人的运动和各种动作控制及对环境的 识别。 感知系统:是机器人获取环境信息的工具,如视觉、听觉、嗅觉、触觉、力觉、 滑觉和接近觉传感器等,它们的功能相当于人的眼、耳、鼻、皮肤及筋骨。 现代工业机器人的控制器都是由计算机控制系统组成,控制方式主要有示教 再现、可编程控制、遥控和自主控制等多种方式。 5. 机器人系统的工作原理 机器人系统实际上是一个典型的机电一体化系统,其工作原理为:控制系统发出
工作空间: 表示机器人的工作范围,是机器人运动时手臂末端或手腕中心所能达 到的所有点的集合,也成为工作区域。 最大工作速度: 有的厂家指工业机器人主要自由度上最大的稳定速度,有的厂家 指手臂末端最大的合成速度,通常都会在技术参数中加以说明。 承载能力:指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。
机器人操作及位置调整

机器人操作及位置调整机器人操作及位置调整是指对机器人进行指令控制和位置调整的过程。
在机器人运行过程中,有时需对其进行操作指令的输入,并根据实际需求对其位置进行调整,以达到特定的工作目标。
本文将从机器人操作流程和位置调整两个方面进行详细介绍。
一、机器人操作流程1.确定操作目标:在操作机器人之前,首先需要明确操作的目标是什么。
例如,需要机器人移动到特定的位置、执行特定的动作、采集特定的数据等。
2.操作指令输入:根据操作目标,向机器人输入相应的操作指令。
操作指令可以通过计算机、控制面板、语音控制等方式进行输入。
3.指令解析和执行:机器人接收到操作指令后,需要对指令进行解析,理解其中的含义,并将指令转化为相应的动作。
然后,机器人执行这些动作来完成操作目标。
在执行过程中,机器人需要根据环境的变化不断调整动作,以保证操作的准确性和安全性。
4.运行监控和控制:在机器人操作过程中,需要对机器人的运行状态进行监控和控制。
包括检测机器人的位置、速度、电量等指标,并根据需要进行相应的调整。
二、机器人位置调整机器人位置调整是指对机器人的位置进行精确定位和调整,使其达到预定位置或适应特定工作要求的过程。
机器人位置调整主要有以下几个方面:1.位置标定:在机器人操作之前,首先需要对机器人进行位置标定。
位置标定是指确定机器人运动的参考坐标系,并将其与实际环境进行对齐。
位置标定通常需要使用传感器来获取环境信息,如激光雷达、摄像头等。
2.位姿估计:位姿估计是指通过传感器获取机器人当前的位置和朝向信息。
通过分析传感器数据,可以获得机器人相对于参考坐标系的位置和朝向。
根据位姿估计结果,可以对机器人的位置进行调整。
3.闭环控制:闭环控制是指将机器人实际位置与预期位置进行比较,并根据误差进行相应的调整。
通过传感器获取机器人实际位置信息,并与目标位置进行比较,计算出误差,并对机器人进行调整,使其逐渐接近目标位置。
4.路径规划:路径规划是指在机器人的工作空间中,规划出最佳的运动路径,以达到特定的操作目标。
工业机器人的常用控制方法

工业机器人的常用控制方法1.点位控制(P点控制):点位控制是指工业机器人按照特定的坐标点来实现移动和定位。
通过设定机器人末端执行器的坐标位置,控制机器人按照预定的路径和速度进行运动,从而完成特定的工作任务。
这种方法适用于需要定点装配、螺栓拧紧等操作。
2.路径控制(P-L控制):路径控制是指控制机器人按照预定的路径进行运动。
通过设定机器人末端执行器沿着规定的轨迹进行运动,控制机器人的速度、加速度和方向,从而实现复杂的操作任务,如焊接、喷涂等。
3.力/力矩控制(F/T控制):力/力矩控制是指通过工业机器人末端执行器上的力/力矩传感器测量和控制机器人对物体的力和力矩。
通过测量末端执行器施加的力和力矩,并根据设定的控制策略,控制机器人的力和位置,以适应不同工件的要求。
这种方法适用于需要完成精密装配、操作敏感物体等任务。
4.视觉导引控制:视觉导引控制是指通过摄像机等视觉传感器获取工作环境的信息,并将这些信息输入到控制系统中。
通过图像处理和模式匹配等算法,控制机器人末端执行器的运动和操作,从而实现精确的视觉引导和检测。
这种方法适用于需要进行精确定位、识别和检测的任务,如物体搬运、自动装配等。
5.轨迹规划和插补控制:轨迹规划和插补控制是指通过规划机器人末端执行器的运动轨迹和插补点,实现工业机器人的运动和操作。
通过控制机器人的速度、加速度和运动方向,确保机器人的运动平滑和准确。
这种方法适用于需要复杂路径和运动规划的操作,如铣削、抛光等。
6.无线遥控:无线遥控是指通过无线通信技术,将操作指令传输到工业机器人控制系统,实现对机器人的遥控和操作。
操作人员可以通过操纵杆、手柄等设备,远程操控机器人进行各种操作。
这种方法适用于需要在远离机器人的位置进行操作的场合,如危险环境、高温环境等。
除了以上常用的控制方法外,工业机器人还可以通过其他技术和方法进行控制,如自适应控制、学习控制、力控制等。
这些控制方法的选择取决于具体的应用需求和操作要求,能够提高机器人的操作效率、准确性和安全性,实现自动化生产的目标。
二自由度机器人位置控制

二自由度机器人角度控制仿真摘要近二十年来,机器人技术发展非常迅速,各种用途的机器人在各个领域广泛获得应用。
我国在机器人的研究和应用方面与工业化国家相比还有一定的差距,因此研究和设计各种用途的机器人特别是工业机器人、推广机器人的应用是有现实意义的。
本次设计主要是对二自由度机器人的位置控制进行设计和仿真,采用了PD控制方法,运用MATLAB语言、Simulink及Robot工具箱,搭建二自由度机器人的几何模型、动力学模型。
并构建控制器的模型,通过调整控制器参数,对二自由度机器人的位姿进行控制,并将实验中采集到数据导入到MATLAB环境中进行仿真,达到较好的控制效果。
关键词:PD,运动学,二自由度机器人Two degrees of freedom robot Angle control simulationABSTRACTOver the past twenty years, robot technology is developing very rapidly, various USES of robots in all fields widely. In research and application of robot in our country, there is still a gap compared with industrialized countries, so the research and design all kinds of robots, especially industrial robot, the promotion of the use of robots has a realistic significance.This design is mainly for two degrees of freedom Robot position control design and simulation, the PD control method is adopted, using the MATLAB language, the Simulink and Robot kit, two degrees of freedom Robot geometry model, the dynamic model. And build the model of the controller, by adjusting the controller parameters, to control two degrees of freedom robot pose, and the experiment collected data imported to MATLAB simulation environment, achieve good control effect.KEY WORDS: PD,motion control,2-DOF parallel robot目录前言 (1)第1章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 选题的意义 (2)第2章机器人运动学及动力学 (4)2.1 运动学概述 (4)2.2 机械手 (4)2.2.1 机器手的机构和运动 (4)2.2.2 运动学及动力学关系 (6)2.3 动力学概述 (8)2.4惯性矩分析 (8)2.5拉格朗日运动学方程 (9)第3章机器人运动控制系统 (13)3.1 概述 (13)3.1.1 机器人控制特点 (13)3.1.2 机器人控制方式 (14)3.2 PD控制器 (14)第4章MATLAB软件 (16)4.1 MATLAB简介 (16)4.2 MATLAB的优势 (17)4.3 SIMULINK仿真以及ROBOT TOOLBOOX (19)第5章动态仿真 (21)5.1 机器人模拟参数 (21)5.2 机器人运动学模型 (22)5.3 机器人动力学模型 (23)5.4 动力学与运动学模型联立 (24)结论 (28)谢辞 (29)参考文献 (30)外文资料翻译 (32)前言机器人是二十世纪人类最伟大的发明之一,人类对于机器人的研究由来已久。
二自由度云台原理

二自由度云台原理云台是一种能够实现自由旋转的装置,常用于机器人、航空航天、摄影和导航等领域。
其中,二自由度云台是指可以在水平方向和垂直方向上进行旋转的云台。
本文将介绍二自由度云台的工作原理及其应用。
二自由度云台的工作原理是基于两个旋转轴的运动,其中一个轴用于水平旋转,另一个轴用于垂直旋转。
这两个轴的旋转可以通过电机、伺服机构或步进电机等方式实现。
云台上安装有传感器和控制系统,用于感知和控制云台的运动。
在二自由度云台中,水平旋转轴通常被称为横摆轴,垂直旋转轴通常被称为俯仰轴。
横摆轴和俯仰轴的旋转可以分别控制云台的水平和垂直方向上的视角。
例如,在机器人领域,二自由度云台可以用于携带摄像头,实现机器人的视觉感知和目标跟踪。
二自由度云台的应用非常广泛。
在航空航天领域,二自由度云台可以用于航天器的姿态控制,以保持航天器的稳定性。
在摄影领域,二自由度云台可以用于相机的稳定拍摄,使拍摄的画面更加清晰和稳定。
在导航领域,二自由度云台可以用于车辆的视觉导航,帮助车辆感知周围环境并做出相应的决策。
二自由度云台的控制方法有多种,常见的方法包括开环控制和闭环控制。
开环控制是指根据预先设定的旋转参数控制云台的旋转,但无法实时感知云台的实际旋转情况。
闭环控制是指通过传感器感知云台的旋转角度,然后根据目标旋转角度进行控制,以实现更精确的控制效果。
在实际应用中,二自由度云台的设计和控制需要考虑多个因素。
首先是云台的稳定性和精度,云台需要能够稳定地旋转,并能够准确地控制旋转角度。
其次是云台的载荷能力,云台需要能够承受相应的载荷,并保持稳定。
此外,云台的控制系统需要具备较高的实时性和可靠性,以满足实际应用的需求。
二自由度云台是一种能够实现水平和垂直旋转的装置,广泛应用于机器人、航空航天、摄影和导航等领域。
通过合理的设计和控制,二自由度云台可以实现稳定的旋转和精确的控制,为各种应用提供了重要的支持和保障。
机器人的控制(2)力控制

第七章 机器人的控制(2)——力控制7.1 引言位姿控制方法适用于材料搬运、焊接、喷漆等机器人与工作空间中的物体(下文称作环境)没有交互作用的任务。
但对于装配、打磨、去毛刺和擦窗这些任务,机器人的末端工具需要与被操作对象(环境)保持接触,并通过相互之间的力的作用完成作业,对于这些任务,需要控制机器人与环境间的作用力。
以机器人擦窗的任务为例,仅采用位姿控制是不够的,机器人末端轨迹与规划轨迹的微小偏差会使机器人要么与作用表面脱离接触,要么对作用表面产生过大的压力。
对于机器人这种高度刚性的结构,微小的位置偏差将会产生相当大的作用力,导致严重的结果(如损坏玻璃等)。
以上这些任务的共同点是,它们不仅要求轨迹控制,还要求力控制。
以机器人用粉笔在黑板上写字为例,在垂直于黑板方向需要控制力以保持粉笔和黑板间良好的接触,在沿黑板平面内需要精确的位姿控制,以保证正确的书写;或者通过控制机械手末端的刚性,使它沿黑板平面的方向很“硬”,在垂直于黑板的方向很“软”。
能够实现以上要求的控制称为柔顺控制,柔顺控制主要关心的是机器人与周围环境接触时的控制问题。
显然,柔顺控制需要力反馈,用于力反馈的力传感器主要有三类:腕力传感器、关节力矩传感器、和触觉传感器。
关于力传感器将在后续章节中介绍。
7.1.1 外力/力矩与广义力的关系图7.1 典型的腕力传感器及其在机械手中的位置机器人与环境间的交互作用将产生作用于机器人末端手爪或工具的力和力矩。
用T z y x z y x n n n F F F ],,,,,[=F 表示机器人末端受到的外力和外力矩向量(在工具空间的表示)。
设驱动装置对各关节施加的关节力矩是τ,广义力可以通过计算这些力所做的虚功来得到。
设X δ为末端虚位移,θδ为关节虚位移,满足θθJ X δδ)(= (7.1.1)产生的虚功为θτX F δδδT T w += (7.1.2)将式(7.1.1)代入式(7.1.2)得θτJ F δδ)(T T w += (7.1.3)因此在外力F 的作用下,广义坐标θ对应的广义力可表示为F J τT + (7.1.4)7.1.2 奇异问题在奇异位形(如图7.2所示),雅可比矩阵)(θJ T 的零空间非空,在该零空间的向量F 对关节不产生任何力的作用。
基于农业机器人用永磁同步电机的2-自由度PID控制

Vol. 41 /No. 18/Westieather基于农业机器人用永磁同步电机的2 -自由度PID 控制刘飞宇(南京师范大学中北学院,江苏丹阳212300)摘 要:人口老龄化和劳动力不足是我们农业发展遇到的最严峻问题,所以,在我国这个农业大国推广农业机器人有着巨大的市场前景。
但作业对象、地理环境和天气等因素限制了使用封闭式系统的农用机器人的推广。
现将目标值滤波器型二自由度PID 控制 方法应用于伺服电机的速度环控制,并对二自由度PID 控制器的设计方法进行研究,以便于应用开放式伺服系统的农业机器人推广。
关键词:农用机器人;电机控制;2 -自由度PID 控制中图分类号:TM273 文献标志码:A 文章编号:1671 -1602 (2019) 18 -0063 -01我国一直都是以农业为主的发展中国家,农业始终是支撑国家 发展的重要驱动力。
本世纪以来,人口老龄化和农村青壮年劳动力 不足已经成为限制发展现代化新型农业的重要因素。
因此,农业机 器人有着巨大的市场前景。
永磁同步电动机具有体积小、体积小、重量轻、成本低等优 点,被大多数农业机器人所采用,但其封闭的伺服控制系统阻碍了 农业机器人的推广,优化控制算法和提高工作性能也不能实现。
此 外,作业对象、地理环境、季节、天气等自然因素的影响使得构建 开放式农业机器人伺服控制系统显得尤为迫切。
直接转矩控制和矢量控制是目前主要使用的伺服系统控制策略。
大多数伺服系统采用性价比较高的传统PID 控制算法,因为其 原理简单、计算方便、适应性强。
但是,随着科学技术日新月异的发展,传统PID 控制算法无法满足伺服驱动产品对高性能的要求, 一些先进的控制理论应运而生。
本文在伺服控制系统的速度环控制中采用简化后的由I. M. Horowitz 提出的二自由度PID 控制算法,只需要将目标滤波器加入 速度环控制器中,这既考虑了结构简单,又兼顾传统PID 控制技 术,更对永磁同步伺服系统的跟踪和抗扰实现了双优控制,加入目 标值滤波器后的PID 控制器控制结构框图如下图1所示:可以抑制扰动在传统PID 控制算法的基础上,把系数a 、B 、y 分别作为比例、积分、微分常数,得L(s) =H(s)G,(s)=冷窃涪(a +盘),实现对目标的跟踪。
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实验二自由度机器人的位置控制
一、实验目的
1. 运用Matlab语言、Simulink及Robot工具箱,搭建二自由度机器人的几何模
型、动力学模型,
2. 构建控制器的模型,通过调整控制器参数,对二自由度机器人的位姿进行控
制,并达到较好控制效果。
二、工具软件
1.Matlab软件
2.Simulink动态仿真环境
3.robot工具箱
模型可以和实际中一样,有自己的质量、质心、长度以及转动惯量等,但需要注意的是它所描述的模型是理想的模型,即质量均匀。
这个工具箱还支持Simulink的功能,因此,可以根据需要建立流程图,这样就可以使仿真比较明了。
把robot 工具箱拷贝到MATLAB/toolbox文件夹后,打开matalb软件,点击file--set path,在打开的对话框中选add with subfolders,选中添加MATLAB/toolbox/robot,保存。
这是在matlab命令窗口键入roblocks就会弹出robot 工具箱中的模块(如下图)。
三、实验原理
在本次仿真实验中,主要任务是实现对二自由度机器人的控制,那么首先就要创建二自由度机器人对象,
二自由度机器人坐标配置
仿真参数如下表1:
表1 二连杆参数配置
1.运动学模型构建二连杆的运动学模型,搭建twolink模型在MATLAB命令窗口下用函数drivebot(WJB)即可观察到该二连杆的动态位姿图。
%文件名命名为自己名字的首字母_twolink
%构造连杆一
L{1}=link([0 0.45 0 0 0],'standard') ;
L{1}.m=23.9 ;
L{1}.r=[0.091 0 0] ;
L{1}.I=[0 0 0 0 0 0] ;
L{1}.Jm=0 ;
L{1}.G=1 ;
%构造连杆二
L{2}=link([0 0.55 0 0 0],'standard') ;
L{2}.m=4.44 ;
L{2}.r=[0.105 0 0] ;
L{2}.I=[0 0 0 0 0 0] ;
L{2}.Jm=0 ;
L{2}.G=1 ;
%(机器人的名字请用自己名字的首字母如)
WJB=robot(L) ;
='WJB_twolink' ; %设定二连杆名字
qz=[0 0] ;
qr=[0 pi/2] ;
2.二连杆动力学部分
实现机器人内部动力学构建,根据拉格朗日法建立机器人动力学模型(见书上P55)即下式:
仍然用matlab下M函数来实现:
%文件名命名为自己名字的首字母_dl
%二连杆动力学部分
function qdd=WJB_dl(u) %自己名字的首字母
q=u(1:2); qd=u(3:4); tau=u(5:6);
g=9.8;
m1=23.9 ; m2=4.44 ;
l1=0.45 ; l2=0.55 ;
lc1=0.091 ;lc2=0.105 ;
I1=1.27 ; I2=0.24 ;
M11=m1*lc1^2+m2*(l1^2+lc2^2+2*l1*lc2*cos(q(2)))+I1+I2 ;
M12=m2*(lc2^2+l1*lc2*cos(q(2)))+I2 ;
M21=m2*(lc2^2+l1*lc2*cos(q(2)))+I2 ;
M22=m2*lc2^2+I2 ;
M=[M11 M12 ;M21 M22] ;
C11=-(m2*l1*lc2*sin(q(2)))*qd(2) ;
C12=-m2*l1*lc2*sin(q(2))*(qd(1)+qd(2)) ;
C21=m2*l1*lc2*sin(q(2))*qd(1);
C22=0 ;
C=[C11 C12 ;C21 C22] ;
G1=(m1*lc1+m2*l1)*g*sin(q(1))+m2*lc2*g*sin(q(1)+q(2)) ;
G2=m2*lc2*g*sin(q(1)+q(2)) ;
G=[G1 ;G2] ;
qdd=inv(M)*(tau-G-C*qd)
最后,还需将机器人动力学和几何学联系在一起。
通过机器人学工具箱中的robot模块实现。
3.控制器设计(任选一二)
(1)简单PD控制率,结构图如下,此种方法没有加任何补偿,存在较大稳态误差,但是控制算法非常简单。
(2)PD加重力补偿
带有重力补偿的PD控制可设计成
t=Kp(q期望值-q)-Kd*qd+G(q)重力项
3.PD加前馈补偿控制
加了一个逆动力学模块
t=Kp(q期望值-q)+Kd*(q期望值一阶导-q一阶导)+M(q)*q二阶导+C*q
一阶导+G(q)
四、实验步骤
1.运动学模型在matlab菜单file下新建一个M-file,将机器人运动学模型添加进去(注意更改自己的机器人命名,自己名字的首字母缩写_twolink),并将此M-file命名后保存在work文件夹下,备用。
2.在matlab命令窗口调用函数drivebot(机器人名字—自己名字首字母的缩写,不加twolink),出现机器人的动态位姿图,调节q1、q2可直观的看出二自由度机器人的位姿在改变。
3.动力学模型在matlab菜单file下再新建一个M-file,将机器人动力学学模型添加进去,并将此M-file命名后(自己名字首字母_mdl)保存在work文件夹下,备用。
4,将机器人运动学模型和动力学模型联系起来
在matlab命令窗口输入命令roblocks调出robot工具箱,再输入simulink调出SImulink动态仿真环境。
5、在Matlab菜单file下新建一个model,将robot工具箱中的robot模块拖拽到model文件里,双击编辑机器人属性,将robot object改为机器人的名字(自己名字首字母的缩写)(即运动学构建的机器人对象)。
再选中robot模块,右键菜单找到look under mask,点开,可以找到机器人内部动力学模型,将其中的S-Function 替换成Simulink下面的Matlab—Function,双击此Matlab—Function弹出对话框,将其中的函数改为动力学模型文件名。
6.添加控制器根据控制器设计的方案,在Simulink下找出构成控制系统的其他模块,其中综合点及matrix gain 在math operations里;示波器scope和终止端terminator在输出池sinks里;常量constant在输入模块sources里;将各个模块拖拽到model文件里,可以通过鼠标拖住连线。
7、动态仿真
双击综合点,将其属性改成有一个减号,形成负反馈;常量constant给定你期望位姿(注意是二自由度机器人,需输入2*!的矩阵),初步给定KP、KD参数(2*2的矩阵)。
在model文件菜单栏下面,点击一个箭头(start simulation)或者在菜单栏
点击Simulation ,在下拉菜单中选择start simulation,即可开始仿真,此时双击打开scope即可得到响应曲线。
调整不同的Kp、KD即可得到不同的响应曲线,不同的控制效果。
五、实验报告要求
1、手动调节机器人的位姿,抓出机器人的动态位姿图。
要求每人构建的机器人命名不能一样。
2、要求搭建完整的仿真框图,调节不同的PD参数,比较响应曲线的优劣。
至少给出两组PD参数对应的响应曲线。
3、分析PD参数对控制系统的性能影响。