impedance control

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MATLAB_Impedance_Control_2_Link_Robot_Arm
MATLAB Impedance Control for a 2-Link Robot Arm - User-interactive 2-link planar arm with a compliant controller and gravity compensation. The user can click and drag to move the end-effector's target position. Hit a keyboard key to change to disturbance-mode. This mode applies a disturbance force to the end-effector, allowing for real-time testing of the controller's response to external forces. The system provides an intuitive way to visualize impedance control and its interaction with the environment.
Feedback Control Systems MATLAB Implementation and Control System Toolbox
书名:《反馈控制问题:使用MATLAB及其控制系统工具箱》作者:【美】迪安.K.弗雷德里克、乔.H.周、张彦斌译、韩崇昭审校出版社:西安交通大学出版社ISBN:7-5605-1429-4 介绍:本书基本上与自控教材对应,主要讲MATLAB实现。如果你是个动手实干的人,那么本书适合你。书中内容涵盖了:- 传递函数、基于传递函数的各种响应- 方框图、状态空间模型- 根轨迹、频域分析、系统性能分析- PID控制、频率响应设计、状态空间设计 书中的内容侧重于通过MATLAB进行实现,理论部分并不多。
LQG Active Suspension Control Stochastic Linear Optimal Control Approach
在研究LQG主动悬架控制过程中,学习了Matlab的基本使用方法和Simulink的仿真过程。该过程对于理解LQG主动悬架控制的应用至关重要,能够有效提高悬架系统的动态响应性和舒适性。 希望通过本帖能够帮助大家更好地理解该控制方法,同时提供一个讨论和学习的平台。 :victory: ——车行南粤的小明哥~新浪围脖
Model Predictive Control Overview
本资源讲解了模型预测控制的基本原理与基本的模型,书后包含有MATLAB源代码,是英文原版,但是不难翻译。
Control File Functionality in Oracle DBA
控制文件的作用是小的二进制文件,在数据库MOUNT时需要使用。控制文件与一个数据库有关,应当复用以防止文件丢失。
MATLAB_Predictive_Control_Toolbox
MATLAB预测控制工具箱,在学习预测控制的过程中翻译的MATLAB自带的示例,希望对大家有所帮助。
Autonomous Vehicle Model Predictive Control Techniques
学习无人驾驶车辆轨迹跟踪的优秀书籍。本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论具有显著的数学抽象特点,初学者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握;而进一步应用到具体研究,则需要更长的时间。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法,结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型的建立、方法优化、约束处理和反馈校正的策略,并提供了Matlab仿真代码和详细的图解仿真步骤。所有代码均附有详尽的注解,融入了研究团队在该领域的成果。本书可作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料,也可作为学习模型预测控制理论的应用教材。
PID-Control-Development-and-Intelligent-Systems
回顾了PID控制器的发展历程,重点介绍了基于专家系统、模糊控制和神经网络的智能PID控制器的研究概况,并对今后的PID控制发展进行了展望。这些信息对我们理解PID控制技术及其改进具有重要帮助。
Liu Jinkun Intelligent Control Source Code
刘金琨《智能控制》书本的所有源程序,matlab编程,希望大家有用。
Triangle Decomposition in MATLAB for Control Systems Simulation
(4) 三角分解: [L,U]=lu(A) 将 A 做对角线分解,使得 A=LU,其中 L 为 下三角矩阵,U 为 上三角矩阵。注意:L 实际上是一个“心理上”的 下三角矩阵*,它事实上是一个置换矩阵 P 的逆矩阵与一个真正下三角矩阵 L1(其对角线元素为 1)的乘积。 例: a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9] 比较: [l1,u1,p]=lu(a) 与 [l,u]=lu(a)