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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校
摘要：本发明揭示了一种结合比例‑积分‑微分PID控制与线性二次调节LQR控制的射击训练机器人方法。此方法涵盖了动态系统建模、控制器设计、信号生成、以及系统验证与优化的全面过程，以强化射击训练机器人在各种驾驶条件下的稳定性和响应性。首先，通过构建一个反映车轮与车体相互作用的综合动态模型，为控制系统提供了准确的物理行为基础。其次，PID控制器的实时调节输出依据车体倾角的实时误差进行动态调整，有效对抗瞬时扰动。接着，LQR控制器通过最优控制理论优化长期稳态性能，其输出基于状态向量的反馈作用于系统。混合控制信号的生成融合了PID与LQR的输出，确保了射击训练机器人在快速动态调整和长期稳定性之间达到平衡。最终，通过系列仿真和实际测试迭代优化PID参数和LQR权重矩阵，确保了控制策略的高效性和适应多变工况的能力。实施本发明的控制策略，不仅提高了射击训练机器人在不确定环境中的稳定性，还增强了对环境变化的适应性，兼顾了即时控制的精确性与长期运行的能效。
主权项：1.一种射击训练机器人的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、建立射击训练机器人的动态系统模型，该模型通过考虑车轮的平动和转动以及车体的前向运动和绕质心的转动，为控制器的设计提供基础。步骤S2、设计比例-积分-微分PID控制器，以响应车体的实时倾角和位置偏差，并计算出所需的瞬时控制力矩。步骤S3、设计线性二次调节LQR控制器，优化车体的长期稳态性能，并通过最优控制理论来确定所需的控制力矩。步骤S4、生成混合控制信号，该信号结合了PID控制器和LQR控制器的输出，以实现对射击训练机器人的稳定控制。步骤S5、通过仿真和实际测试来验证控制方法的有效性，并根据结果优化PID和LQR的参数设置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学秦皇岛分校 结合PID积分和LQR控制的射击训练机器人控制方法
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