Kugle-MATLAB：实现球平衡机器人的建模与控制
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/Kugle-MATLAB 项目介绍
Kugle-MATLAB 是一个开源项目，专注于使用 MATLAB 和 Simulink 开发球平衡机器人的模型和控制算法。项目来源于一篇硕士论文，其中涵盖了球平衡机器人的非线性模型推导和滑动模式控制器设计。通过使用基于四元数的模型和滑动模式控制器，项目旨在实现对球平衡机器人稳定性和路径跟踪的控制。
项目技术分析
核心技术
Kugle-MATLAB 的核心技术包括：
- 非线性模型推导：通过拉格朗日力学，利用四元数和球的位置作为广义坐标，推导出球平衡机器人的非线性模型。
- 滑动模式控制器设计：基于四元数误差函数设计一个姿态稳定控制器，并比较两种滑动表面的仿真效果。
- 控制器验证：在仿真和实际应用中验证控制器效果，使用一个16公斤的球平衡机器人原型 Kugle V1 进行测试。
工具和库
项目所需的主要 MATLAB 工具箱包括：
- 符号工具箱
- 机器人系统工具箱
- Simulink
此外，还需要 Peter Corkes 的机器人工具箱。
项目技术应用场景
Kugle-MATLAB 的应用场景广泛，主要包括：
- 教育和研究：作为学术研究的参考，该项目可以帮助学生和研究人员理解球平衡机器人的建模和控制。
- 机器人控制：项目中的算法和控制策略可以应用于实际机器人系统，特别是需要高度动态平衡和路径跟踪的场合。
- 自动化导航：结合 LiDAR 和 RGBD 摄像头的实时多模态 SLAM，实现机器人的自主导航和路径规划。
项目特点
开源和可扩展性
Kugle-MATLAB 项目的所有材料，包括 MATLAB 代码、仿真、ROS 驱动程序和嵌入式固件，均为开源。这意味着用户可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。
系统架构
项目采用模块化设计，将实时关键任务（如滑动模式平衡控制器和估算器）放在微处理器上，而将高级导航任务（如路径规划和避障）放在车载计算机上。这种架构确保了系统的稳定性和实时性。
控制器结构
- 平衡控制器：确保通过三电机驱动的全向轮保持球平衡机器人的平衡。
- 模型预测控制器：用于路径跟踪，可以根据需要部署在微处理器或车载计算机上。
通过上述特点，Kugle-MATLAB 为球平衡机器人领域提供了一个强大的工具，无论是对于学术研究还是实际应用，都具有重要的参考价值。
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