机器人控制
基础控制算法
1. PID控制
PID控制器是最常用的反馈控制器，通过比例、积分和微分三个环节实现精确控制。
控制原理
- 比例控制(P)：与误差成正比
- 积分控制(I)：消除稳态误差
- 微分控制(D)：抑制超调和振荡
控制框图
Python实现示例：
import numpy as np
class PIDController:
def __init__(self, kp, ki, kd):
self.kp = kp # 比例增益
self.ki = ki # 积分增益
self.kd = kd # 微分增益
self.previous_error = 0
self.integral = 0
def compute(self, error, dt):
"""计算控制输出"""
# 计算积分项
self.integral += error * dt
# 计算微分项
derivative = (error - self.previous_error) / dt
# 计算控制输出
output = (self.kp * error +
self.ki * self.integral +
self.kd * derivative)
# 更新误差
self.previous_error = error
return output
def reset(self):
"""重置控制器状态"""
self.previous_error = 0
self.integral = 02. 计算力矩控制
计算力矩控制利用机器人动力学模型计算所需的关节力矩， 实现精确的轨迹跟踪控制。
控制原理
- 动力学模型补偿
- 重力补偿
- 摩擦力补偿
- PD反馈控制
控制框图
Python实现示例：
import numpy as np
class ComputedTorqueController:
def __init__(self, robot, kp, kd):
self.robot = robot
self.kp = kp # 位置增益
self.kd = kd # 速度增益
def compute_control(self, q_des, dq_des, q, dq):
"""计算控制力矩"""
# 计算位置和速度误差
e = q_des - q
de = dq_des - dq
# 计算PD控制项
u_pd = self.kp * e + self.kd * de
# 计算动力学补偿项
M = self.robot.mass_matrix(q)
C = self.robot.coriolis_matrix(q, dq)
G = self.robot.gravity_vector(q)
# 计算总控制力矩
tau = M @ (u_pd + dq_des) + C @ dq + G
return tau