机器人的控制方法，根据控制量、控制算法的不同分为多种类型。下面分别针对不同的类型，介绍常用的机器人控制方法。 一、根据控制量分类 按照控制量所处空间的不同，机器人控制可以分为关节空间的控制和笛卡尔空间的控制。对于串联式多关节机器人，关节空间的控制是针对机器人各个关节的变量进行的控制，笛卡尔空间控制是针对机器人末端的变量进行的控制。按照控制量的不同，机器人控制可以分为：位置控制、速度控制、加速度控制、力控制、力位混合控制等。这些控制可以是关节空间的控制，也可以是末端笛卡尔空间的控制。 位置控制的目标是使
在电路中将直流电转换为交流电的过程称之为逆变，这种转换通常通过逆变电源来实现。这就涉及到在逆变过程中的控制算法问题。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201710/366918.htm
我国智能驾驶车辆起源于1980年，然而在1992年国防科技大学研发真正第一辆智能车。2003年，清华大学研发的THMR-V可在清晰的车道线上完成车道保持，而且它的最高时速可达到150km/h，如图1所示。
最近在学习电机的智能控制，上周学习了基于单神经元的PID控制，这周研究基于BP神经网络的PID控制。
车辆控制是自动驾驶汽车、车联网和自动化汽车中最关键的挑战之一，在车辆安全、乘客舒适性、运输效率和节能方面至关重要。本次调查试图对车辆控制技术的现状进行全面彻底的概述，重点关注从微观层面的车辆状态估计和轨迹跟踪控制到宏观层面的CAV协同控制的演变。首先从车辆关键状态估计开始，特别是车辆侧滑角，这是车辆轨迹控制的最关键状态，以讨论具有代表性的方法。然后提出了用于AVs的符号车辆轨迹跟踪控制方法。除此之外，还进一步审查了CAV的协作控制框架和相应的应用程序。最后对未来的研究方向和挑战进行了讨论。本次调查旨在深入了解AVs和CAV车辆控制的最新技术，确定关键的重点领域，并指出进一步探索的潜在领域。
机器人学代表了当今集成度高、具有代表性的高技术领域，它综合了多门学科。其中包括机械工程学、计算机技术、控制工程学、电子学、生物学等多学科的交叉与融合，体现了当今实用科学技术的先进水平。 一般而言，机器人由几大部分组成，分别为机械部分（一般是指通过各关节相连组成的机械臂）、传感部分（包括测量位置、速度等的测量装置），以及控制部分（对传感部分传来的测量信号进行处理并给出相应控制作用）。 作为机器人的“大脑”，机器人控制技术的重要性不言而喻 它主要是通过传感等部分传送的信息，采用控制算法，使得机械部分完成目标操作
在局域网管理软件中，PID控制算法可能不是主流的算法，但在某些特定的应用场景下，它仍然具有一定的优势和适用性，但在整体网络管理中仅是众多算法中的一部分。所以，如果要用PID控制算法，得仔细考虑实际情况和需求，确保它合理有效。
自动化控制系统是工业生产中不可或缺的重要组成部分。作为自动化控制系统的核心，PLC (可编程逻辑控制器)凭借其编程灵活性、可靠性和经济性，广泛应用于各种工业领域。PLC编程中的控制算法是实现自动化控制的关键所在，直接决定了控制系统的性能和效果。本文将介绍几种在PLC编程中常用的控制算法，结合具体案例和ST编程示例，帮助读者深入理解这些算法的工作原理及其在实际生产中的应用。
先说结论：任何一个领域，就像世间的五行，阴阳结合，虚实结合，利弊结合。对于哪个更好，不能一概而论，最重要的是要搞清楚，你更适合哪个？
控制系统应用是MATLAB和Simulink的重点应用领域，它包括了被控对象建模、控制器设计、自动代码生成部署和系统验证全流程。具体如下：
机械臂在不同环境下、不同任务条件下其控制的目的和策略也不同。当机械臂在自由空间中时，其主要进行位置和姿态的控制，根据任务轨迹的不同，其包括点到点的控制以及轨迹跟踪控制。
控制目的： 控制的根本目的就是要使控制对象当前的状态值与用户的设定值相同（最大限度的接近）。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42881419/article/details/86551249
最近在学习PID算法，在了解了算法的套路以后，就要进行实验。如何用C语言实现呢？在网络搜索发现了一篇很好的博客，不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来，重下新整理了一下。（原文链接）整理中发现，原文参考的博文已无法访问
四轴硬件部分先暂告一段落了， 现在集成的这些硬件资源足矣使四轴平稳飞行了，至于ADC采集锂电池电压电量，什么气压光流都是后面的事，没这些也能飞，所以这篇文章开始研究PID控制算法。
在网上找关于dsp28335移相寄存器的配置问题，找了好多还是没有百度到现在这个问题终于解决了于是吧关于epwm的配置贴到这里，具体配置看图
PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。小到控制一个元件的温度，大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等，都可以使用PID控制。这里我们从原理上来理解PID控制。 PID(proportion integration differentiation)其实就是指比例，积分，微分控制。先把图片和公式摆出来，看不懂没关系。（一开始看这个算法，公式能看懂，具体怎么用怎么写代码也知道，但是就是不知道原理，不知道为什么要用比例，微分，积分这3个项才能实现最好的控制，用其中两个为什么不行，用了3个项能好在哪里，每一个项各有什么作用）
工业控制中的变频器是现代生产过程中至关重要的组成部分。它们可以通过调整电动机的转速和频率，实现对生产过程的精准控制，从而提高生产效率、降低能源消耗并保护设备。
PID，即比例Proportion、积分Integral和微分Derivative三个单词的缩写。
根据所得的公式可以发现，当T是一个恒定的，然后A、B、C都将是一个可以确定的值，这时只需要计算出ek、ek-1和ek-2三次的偏差值，就可以算出最后需要的控制量。
PID算法是一种具有预见性的控制算法，其核心思想是： 1>. PID算法不但考虑控制对象的当前状态值（现在状态），而且还考虑控制对象过去一段时间的状态值（历史状态）和最近一段时间的状态值变化（预期）,由这3方面共同决定当前的输出控制信号； 2>.PID控制算法的运算结果是一个数，利用这个数来控制被控对象在多种工作状态（比如加热器的多种功率，阀门的多种开度等）工作，一般输出形式为PWM，基本上满足了按需输出控制信号，根据情况随时改变输出的目的。
顾名思义，四轴飞行器由四个螺旋桨高速旋转产生升力，为其提供飞行动力。 四个电机转向正反各两个，可以相互抵消反扭矩。不同于常规固定翼飞机，多旋翼无人机属于静不稳定系统，因此必须依赖于强大的飞控系统才能飞行。 四轴飞行器可分为“十字型”和“X 型”，其中“十字型”机动性强主要应用在穿越机或特技表演无人机；“X 型”稳定性强，是最常见的四轴飞行器构型。本文中所介绍的飞控系统都是基于“X 型”四轴飞行器
在工业自动化领域中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常用的控制算法，它通过调节输出信号，使被控对象的实际值尽可能接近设定值。PID 控制器的应用广泛，从简单的温度控制到复杂的过程控制都可以采用 PID 算法实现。本文将介绍 PID 控制器的作用与重要性，并编写一个简单的 PID 控制代码，然后解释代码的功能。此外，还将介绍 PID 参数调整的几种常用方法，以及该代码在不同应用场景下的修改部分。
在过程控制中，我们经常使用的一种算法就是PID算法了，所谓PID控制算法就是对偏差进行比例、积分、微分控制，来使偏差趋于某一固定的值，PID核心由三个单元组成：比例单元（P）、积分单元（I）、微分单元（D），PID实际上就是误差控制。
当今时代的科技越来越发达，控制系统也随之不断提高。其中，控制器 PID 技术在现代工业中被广泛应用。它不仅可以控制各种物理过程，也可以应用于汽车、电子、建筑、航空航天、自动化等众多领域。在我们日常生活中，PID 技术也无处不在，如温度控制、水位控制和电动机控制等。那么，PID 技术是什么？它能如何帮助我们更好地控制各种系统？本篇文章将为您详细介绍 PID 技术的原理和应用。
龙游神州，一场将古老庙会与现代科技完美融合的云 VR 体验，近期成为北京地坛新春庙会的网红打卡项目。这场由央博数字文化艺术博物馆和火山引擎云游戏团队联手打造的沉浸式体验，究竟是如何通过技术魔法实现的呢？让我们一起来揭开这层神秘的面纱。
自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境，并通过定位模块了解其在环境中的位置，然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。
最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。
非常感谢本次腾讯举办的活动，能让我有幸尝试学习nxp的rt系列告高速嵌入式微控制器。由于后期疫情原因导致的一些列问题，没能赶上评选之前提交文章，并且后续作品完成方面也受了一些影响，但是举办方非常理解参赛选手的难处，平且给予了补作业的机会，再次对主办方再次便是感谢。
当今的闭环自动控制技术都是基于反馈的概念以减少不确定性。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关键的是被控变量的实际值，与期望值相比较，用这个偏差来纠正系统的响应，执行调节控制。在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。
PID算法是工业应用中最广泛算法之一，在闭环系统的控制中，可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。PID算法已经有100多年历史，在四轴飞行器，平衡小车、汽车定速巡航、温度控制器等场景均有应用。
上期讲光流模块在无人机上的作用，本期主要讲的是基于串级PID控制算法介绍如何使用光流数据。
要想无人机能够稳定悬浮在空中，首先要能够实时的获取无人机的姿态和位移数据。姿态可以用IMU数据解算出来，而位移数据或者是位置数据就需要GPS、RTK、光流及测高模块等传感器提供。
Jason Pei，携程高级算法工程师，对计算广告、推荐系统、NLP等领域有浓厚兴趣。
适用于UNO/2560/DUE/ESP8266/ESP32，2021年之前使用版本。
完整代码请点击阅读原文，也可体验贫道的PID控制演示小程序，（PID控制相关视频见：基础/整定/重要补充）。
北京科技大学机械工程学院刘立教授团队长期从事路径跟踪控制算法研发工作，发表了多篇论文，在铰接式车辆、履带式机器人等平台实现了应用。
随着制造业的不断发展，机器人技术在各个领域都得到了广泛应用，其中机械臂焊接机器人在汽车制造、电子产品制造等行业中发挥着重要作用。机械臂焊接机器人的轨迹控制是其关键技术之一，对于实现高质量、高效率的焊接任务至关重要。
可参考：https://www.shiyanlou.com/courses/854 邀请码 U23ERF8H
PID 算法是工业应用中最广泛算法之一，在闭环系统的控制中，可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。PID算法已经有100多年历史，在四轴飞行器，平衡小车、汽车定速巡航、温度控制器等场景均有应用。
工业、农业、国防等领域普遍存在测量温度参数的需求，如锅炉中变化温度场的测量、汽车发动机燃气温度的测量、枪炮膛内火药气体温度的测量、航天器表面温度的测量及弹药爆轰温度的测量等。现今利用热电阻和温控仪搭建最简单的温控系统，具体原理以及过程如下所示：
自动驾驶技术正逐渐成为现实，而Autoware是一个开源的自动驾驶软件框架，旨在为开发人员提供一个完整的解决方案。本文将对Autoware的源码进行剖析，并介绍如何进行实际的开发实践。
从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是快速解算，结合三轴地磁和三轴加速度得到漂移补偿和深度解算。 姿态的数学模型坐标系 姿态解算需要解决的是四轴飞行器和地球的相对姿态问题。地
他们发明的一种叫做AutoRobotics-Zero (ARZ)的搜索算法，既不靠大模型，也不用神经网络，可以让机器人一旦遇到剧烈的环境变化，就立刻自动更改行动策略。
姿态解算 姿态解算(attitude algorithm),是指把陀螺仪，加速度计, 罗盘等的数据融合在一起，得出飞行器的空中姿态，飞行器从陀螺仪器的三轴角速度通过四元数法得到俯仰，航偏，滚转角，这是
谷歌等团队发布了遗传编程最新成果——AutoRobotics-Zero（ARZ）。最新论文已被IROS 2023接收。
根据竞赛的特点，我们可以将赛前培训可划分为条件准备 和实践训练两大部分。我们的讨论以赛前条件准备工作为主。 刘开华条件准备工作可划分为: 组织准备:主要是邀请指导教师、组建队伍，主攻方向确定。 知识准备:包括基础知识、专业知识、通用元器件应用知识和电子系统设计知识。 能力准备:创新能力，软件编程能力，电路设计与调试能力，系统设计、制作与调试能力，仪器使用与参数测试能力，文档、数据归纳整理总结能力等。 资料准备:包括文字资料(参考书籍、数据手册、常用小程序、常用算法)和材料准备(常用器件、元件、部件等)。 我们将任务分析清楚了，同学们目前可以开展什么工作就明确了。今天重点讲讲现在可以完成的赛前准备工作。 知识准备 ③通用元器件应用知识 文开墙 L 例如: ADC， DAC,运算放大器，最小系统(单片机，嵌入式)，FPGA,常用传感器，电磁阀，继电器，电机，常用元件，接插件等等。 ④电子系统基本设计方法和注意事项。 确定选题后，通常首先是整体设计，然后是局部设计。同时要有系统的概念，即全局最优。 主要的赛前准备工作(3)能力准备①电路设计能力 绘图软件与仿真等软件;通用元器件的特点和应用原理(最小处理器系统) ;相关专用芯片的使用方法(选取原则)。②软件编程能力与选择的主攻方向有关，多多益善，上不封顶。③创新能力自主学习与知识使用能力，集成创新能力，分析问题与解决问题的能力等。
随着微电子控制技术的发展和人们对出行工具的日益增长的需求，一款简单易操作、容易携带、清洁无污染的两轮自平衡车开始走进大众的视野，但这种小型代步工具仍可能存在一定的不稳定性和安全隐患，本次课题主要通过在实验室制作一款简易的自平衡小车，通过手机蓝牙控制，以此模拟真实的使用者驾驶体验，在模拟实验中提升平衡车的稳定性，解决可能出现的实际问题。最终通过改造自平衡小车系统，实现基本的状态控制，并为以后其用到其它复杂的环境中提供一些实验参考。
在工程中，如果我们要用单片机做一个温控系统，其系统组成一般如下：一个采集温度的ADC，一个输出温度的加热头以及一个用于运行控制算法的单片机，如果我们要维持温度为100度，在不加任何控制算法的情况下，我们可以通过简单的阈值判断法来控制温度，一个if判断语句，当采集到的温度大于100时，单片机控制加热头关闭，当采集的温度小于100度时，单片机则控制加热头开启，简单粗暴，但这样的控制方法，最终所展示出来的温度曲线是极其不稳定的，他会由于控制器件的灵敏程度、加热头的性能等等原因，导致最终的温度曲线会在目标周围震荡，达不到理想的控制效果，就像下图：实际曲线（黑线） 在 目标曲线（红线） 周围抖动
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