随着机器人技术的不断发展,神经网络自适应控制和RBF网络的应用成为控制系统设计中的重要部分。特别是基于模型不确定性补偿的RBF网络机器人自适应控制,在仿真环境中展现出其优越性。
Matlab仿真下的机器人控制系统
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自控课设的双手协调机器人控制系统,内容挺全,适合想系统捋一遍控制理论+仿真的同学。光是仿真部分就包含了Matlab、Simulink和Multisim三种方式,校正前后对比、图像展示啥的都给你备好了,省得东拼西凑。
开头是 Word 格式的课程设计报告,结构清晰,逻辑顺,讲系统建模、、设计、验证一套流程全过了一遍。如果你平时做控制系统比较吃力,这份报告能给你不少参考思路。
仿真代码部分也挺用心的,before.m、later.m、add.m三个文件分别对应校正前、校正后和对比,调试起来比较直观。Simulink 模型也搭好了,能直接运行看效果。
Multisim 仿真部分是电路实现那块,能帮你
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动态窗口法、A*、人工势场法这些都能在相关资源里找到。比如你要用 GUI 做交互,这个 GUI 人工势场算法蛮合适的;想看路径优化思路的,这个 A*避障也还不错。
仿真过程中,动画动起来不会卡,路径调整也挺灵活。你可以试试改下障碍物布局,看响应是不是合理。代码结构清晰,用的plot、pause这些 MATLAB 常用指令,调试起来也方便。
如果你是搞差速驱动机器人或者刚接触移动机器人路径规划,这套仿真挺适合入门的。顺手还能拓展做点智能优化,比如
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