滑模移动小车控制_Matlab移动机器人滑模_matlab动力学_小车_滑模控制_

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5星 · 超过95%的资源 39 浏览量 2021-09-29 04:25:22 上传评论 7 收藏 13KB ZIP 举报

滑模控制是一种先进的控制策略，尤其适用于非线性系统，如移动小车的控制系统。在本文中，我们将深入探讨滑模控制理论以及如何利用Matlab工具来实现这一控制方法，结合移动机器人的动力学特性，设计一个高效且稳定的控制系统。滑模控制的核心思想是通过设计一个切换函数，使控制器能够在不同的控制模式之间快速滑动，最终达到预定的稳定状态。在移动小车的控制中，这种控制策略可以显著提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。在Matlab环境中，我们可以构建滑模控制器的数学模型，然后进行仿真验证其性能。我们需要建立移动小车的动力学模型。这个模型通常包括小车的质心位置、速度、加速度等参数，以及与地面摩擦力、驱动力、重力等因素有关的动态方程。例如，一个简单的二轮差速驱动的小车模型可以用以下的非线性微分方程来表示： \[ \begin{cases} M \ddot{x} = F_1\cos(\theta) - F_2\sin(\theta) - Mg\sin(\alpha) \\ I \ddot{\theta} = r[F_1\sin(\theta) + F_2\cos(\theta)] - Mr\dot{x}\dot{\theta} \end{cases} \] 其中，\( M \) 是小车的质量，\( I \) 是转动惯量，\( r \) 是车轮半径，\( F_1 \) 和 \( F_2 \) 是左右轮的驱动力，\( \theta \) 是小车的倾角，\( g \) 是重力加速度，\( \alpha \) 是小车质心相对于车轮的垂直偏移。接下来，我们设计滑模控制器。滑模控制器包含两个关键部分：滑模表面和切换函数。滑模表面定义了一个期望的系统行为，而切换函数则是控制器从一个控制律切换到另一个的依据。例如，我们可以选择滑模表面为小车的实际位置和期望位置之间的偏差，然后设计一个斜坡函数作为切换函数，使得控制器在偏差接近零时快速滑向目标。在Matlab中，我们可以使用Simulink或者Stateflow来搭建滑模控制器的模型，并结合ode45等求解器进行数值模拟。在仿真过程中，我们可以观察小车的位置、速度、角度等变量随时间的变化，评估控制器的效果。此外，还可以通过改变外部扰动或系统参数，进一步验证滑模控制的鲁棒性。我们需要注意的是，实际应用滑模控制时，由于滑动过程中可能出现的抖动问题（称为“抖振”），我们需要引入滑模控制器的边界层设计，以平滑过渡到滑模表面，减少系统的动态响应中的振荡。通过以上步骤，我们不仅理解了滑模控制的理论，还学会了如何在Matlab环境下实现这一控制策略，这对于移动机器人，特别是小车的动态控制具有重要的实践意义。在实际工程中，结合适当的硬件平台，我们可以将这个控制算法部署到真实的小车上，实现精确且稳定的运动控制。

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滑模移动小车控制

chap1_4ctrl.m 1KB

chap1_4mf.m 1KB

chap1_4plot.m 800B

chap1_4plant.m 738B

chap1_4sim.mdl 37KB

function [sys,x0,str,ts]=s_function(t,x,u,flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case {2, 4, 9 } sys = []; otherwise error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 6; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 6; sizes.NumInputs = 4; sizes.DirFeedthrough = 0; sizes.NumSampleTimes = 0; sys=simsizes(sizes); x0=[0.1 0 0.1 0 -0.2 0]; str=[]; ts=[]; function sys=mdlDerivatives(t,x,u) xw = x(1); dxw = x(2); yw = x(3); dyw = x(4); theta = x(5); dtheta = x(6); sigma1 = pi/10; sigma2 = pi/10; sigma3 = pi/10; sigma4 = pi/10; m = 23; l = 20; F1 = u(1); F2 = u(2); F3 = u(3); F4 = u(4); J = [-sin(theta+sigma1) cos(theta+sigma1) l; sin(theta-sigma2) -cos(theta-sigma2) l; sin(theta+sigma3) -cos(theta+sigma3) l; -sin(theta-sigma4) cos(theta-sigma4) l]; XX = [dxw;dyw;dtheta]; V = J * XX; F = [F1 F2 F3 F4]; M = diag([m m l]); S = inv(M)*((F*J)'); sys(1) = x(2); sys(2) = S(1); sys(3) = x(4); sys(4) = S(2); sys(5) = x(6); sys(6) = S(3); function sys=mdlOutputs(t,x,u) sys = x;

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