matlab移动机器人的最优二次控制+数学模型(13)
E = 1.0e+002 * -0.1179 -2.0566 -0.0000 + 0.0000i -0.0000 - 0.0000i -0.0000
U = (1464942463*d)/2147483648 - (18678959*m)/134217728 + (2081599*n)/16777216 - (67101217*x)/134217728 - (33550609*y)/67108864 (16652795*m)/134217728 - (1464942469*d)/2147483648 - (37357907*n)/268435456 - (33550605*x)/67108864 - (33550611*y)/67108864 J = (((18678959*conj(m))/134217728 - (1464942463*conj(d))/2147483648 - (2081599*conj(n))/16777216 + (67101217*conj(x))/134217728 + (33550609*conj(y))/67108864)*((18678959*m)/134217728 - (1464942463*d)/2147483648 - (2081599*n)/16777216 + (67101217*x)/134217728 + (33550609*y)/67108864))/2 + (((1464942469*conj(d))/2147483648 - (16652795*conj(m))/134217728 + (37357907*conj(n))/268435456 + (33550605*conj(x))/67108864 + (33550611*conj(y))/67108864)*((1464942469*d)/2147483648 - (16652795*m)/134217728 + (37357907*n)/268435456 + (33550605*x)/67108864 + (33550611*y)/67108864))/2 + (d*conj(d))/2 + (m*conj(m))/2 + (n*conj(n))/2 + (x*conj(x))/2 + (y*conj(y))/2
d = 1.0e+002 * -0.1179 -2.0566 -0.0000 + 0.0000i -0.0000 - 0.0000i 0.0000 其中，X=[x;y;d;m;n]为
结果表明，RICCATI代数方程的解为以下矩阵（结果中的矩阵S）
P=
1.0975 -1.0873 -0.0452 -0.4581 -0.2237 -1.0873 1.0769 0.0444 0.4573 0.2272 -0.0452 0.0444 0.0148 0.0662 -0.0103 -0.4581 0.4573 0.0662 0.2005 -0.1425 -0.2237 0.2272 -0.0103 -0.1425 -0.0890 最优控制为
闭环特征值为 -0.1179和 -2.0566
MATLAB仿真图见附录:
4.4 移动机器人实验
表4.1电机参数:
电机型号 ZHENG GEAR_BOX
额定电压 12V
马达型号 50G
减速比 1/6.2
齿轮箱长度 24.5
空载转速 320
额定转速 250
额定力矩 1.4
额定电流 0.92
根据以下公式：
可得，Ra=0.87Ω，CEΦN=0.045，β=44.98.
则电机的特性曲线的方程为n=320-44.98T
根据最优控制器的设计和性能指标的设定，选取最优的轮子的转矩0.1179和 2.0566。
则两轮的速度为314.7r/s 和227.49 r/s。
4.4.1 ARM实验及仿真
实现功能：用最优控制算法控制机器人行走到指定的位置，并且控制步进电机旋转到指定角度。
实验目的：熟悉最优控制的基本理论，验证设计的数学模型的效果，并了解在机器人运动控制中的应用。
实现方法：首先传感与通信模块监听红外传感器的数据，测量实际离目标点的距离值发送到运动模块，通过CAN总线接收到距离值后，根据最优控制算法计算出机器人的运行速度和步进电机的运动速度，控制机器人到达目标点是步进电机旋转到相应的位置。
实验步骤:
（1）启动ADS1.2IDE，点击【file】菜单，选择【new】即弹出New对话框，如图4.1所示。
图 4.1 增加工程模块
（2）新建文件：选择相应的工程模块建立工程，如图4.2所示为使用uAgentERSimage工程模块建立的一个工程