作者:王军,申政文,李明,王凯 单位:清华大学 出版:《实验技术与管理》2018年第11期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFSYJL2018110170 DOC编号:DOCSYJL2018110179 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于多传感器融合的TBM姿态角测量方法》PDF+DOC2015年第12期 张春草,张剑波,朱国力 《基于MEMS传感器的高精度姿态角测量研究》PDF+DOC2017年第02期 刘震,王雪梅,倪文波 《微小型飞行器多传感器融合容积姿态估计》PDF+DOC2017年第03期 石章松,吴中红,刘健,傅冰 《超声波检测机器人的控制系统设计》PDF+DOC2016年第11期 李永龙,谭智,但远宏,徐鹏,雷李 《基于激光测距传感器校正四旋翼飞行器姿态的室内组合导航》PDF+DOC2018年第10期 邹强,付超,莫申童 《基于STM32的四旋翼飞行器的设计与实现》PDF+DOC2015年第05期 李华贵,李辉,李刚,练杰 《基于卡尔曼滤波的两轮自平衡车姿态检测》PDF+DOC2015年第02期 刘二林,姜香菊 《基于GPS/SINS组合的农业导航定位系统设计与研究》PDF+DOC2014年第03期 黎永键,赵祚喜,高俊文 《基于CDKF的飞机姿态角估计》PDF+DOC2013年第06期 韩萍,干浩亮,何炜琨,Daniel Alazard 《多信息融合定位的自动导向车鲁棒导引控制》PDF+DOC2013年第09期 叶锦华,李迪,叶峰
  • 为适应在多栖环境中的运动,设计了一款三栖机器人。机器人以螺旋机构为主要动力源,以被动轮为陆地行走机构实现三栖运动;基于NSGA-II多目标优化算法,量化机器人整体结构设计指标,完成参数优化模型构建,求解结构参数最优解空间;设计双回路PID控制器和自适应Backsteeping控制器,基于机器人动力学模型完成机器人位置与姿态控制;机器人姿态数据由多传感器姿态融合得到,通过卡尔曼滤波求解最优姿态角。通过实验验证了控制方法和控制器的有效性,实验结果也验证了本文机器人动力学模型的有效性。

    提示:百度云已更名为百度网盘(百度盘),天翼云盘、微盘下载地址……暂未提供。