Как мне определить размер временных интервалов между срабатыванием датчиков и управления?


9

Мой фон:

Мой опыт в механике твердого тела и FEA. Так что у меня нулевой опыт в робототехнике / управлении.

описание проблемы

Я разрабатываю стратегию управления для стабилизации сложной шестиногой динамической системы. Крутящие моменты Ti от суставов каждой ноги будут использоваться для создания чистого момента M на теле, стабилизирующего систему. Этот момент м известен из заранее определенной стратегии управления. (Примечание: динамический решатель имеет нелинейный вычислительный тип)

Из-за недостатка знаний у меня возникла путаница с динамической системой. Я хочу использовать совместные моменты Ti для создания этого известного чистого момента M на теле. Этот момент М является функцией

  1. текущие позиции / углы всех сегментов ног
  2. силы реакции и моменты (которые нельзя контролировать) каждой ноги
  3. управляемые моменты затяжки Ti каждой ноги
  4. время

В данный момент времени ( n - 1 ) Δt :(*)(N-1)Δ

- Из стратегии контроля желаемый чистый момент М вычисляется / известен

- В этот момент времени может считывать / воспринимать положения ног, углы, силы реакции и моменты реакции (скажем, из хорошо расположенных датчиков)Tзнак равно(N-1)Δ т.

- Из этой информации векторная алгебра легко дает требуемые моменты затяжки Ti, необходимые для создания чистого момента M

(**)(N)Δ

Tзнак равно(N-1)Δ

- Конечно, эти крутящие моменты Ti применяются с немедленным шагом по времени, потому что они не могут быть применены мгновенно

(*)(*)(**)

Вопросов

  1. Я правильно понимаю проблему робототехники? Каковы условия и стратегии решения этой дилеммы?
  2. Конечно, я мог бы сделать интервалы времени между восприятием и приведением в действие бесконечно малыми, но это было бы нереально / нечестно. Каков баланс между реалистичным шагом по времени, но также хорошо выполняет задачу?

Ответы:


4

Что касается пункта 1, да, вы правильно понимаете проблему.

Что касается пунктов 1 и 2, я полагаю, что вы ищете теорию выборки Найквиста-Шеннона . Эта теория гласит, что ваша частота дискретизации должна быть более чем в 2 раза выше вашей «самой высокой частоты интереса». Это сделано для предотвращения наложения, когда вы можете неправильно измерить высокочастотный сигнал как низкочастотный.

Из Википедии по алиасингу

Изображение выше из Википедии. Итак, у вас есть робот со всеми его суставами и конечностями и тому подобное - как быстро эти конечности могут двигаться? Ваши моменты и моменты будут вызывать ускорения в суставах; Какова максимальная скорость вращения в суставе? Или, другими словами, какой момент пика вы ожидаете и как долго он будет применяться? Из этого вы также можете рассчитать скорость.

Вы хотите отобрать ваши суставы достаточно быстро, чтобы вы могли охватить всю динамику системы. Это порог выборки (минимум!), Который я бы установил для своего собственного проекта робототехники для зондирования . Для контроля , большинство , авторитетные , источники , говорят , в 5-10 раз частота интереса.

Ваши пиковые ускорения, от ваших пиковых моментов и моментов, будут ограничены массой (моментом инерции) ваших конечностей. Конечности, которые ограничивают ваши ускорения, также будут действовать как фильтр нижних частот, чтобы поддерживать систему относительно постоянной между выборками, так что тот факт, что вы отключили одну выборку, не должен иметь большого значения.

Надеюсь это поможет!

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.