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⛄ 内容介绍
本报告分析了在人与四旋翼飞行器之间应用准入控制策略的适用性。该策略允许用户在交互发生时定义机器人的期望行为。系统施加的力是通过来自车辆传感器的位置和方向信息估计出来的,并输入到准入控制器中,该控制器将相应地修改参考轨迹以适应这种力。然后,一个基于反步法的位置和姿态控制器跟踪该轨迹,该控制器是针对接近悬停条件而构建的。所采用的策略经过模拟验证,证明了该方法适用于此任务。
⛄ 部分代码
%% Definition of Kalman Filter Matrixes% We consider the augmented state xk = (x,f)Ak = zeros(18,18);Ak(1:15,1:15) = A;Ak(4:6,16:18) = 1/m*eye(3);Bk = zeros(18,4);Bk(1:15,1:4) = B(1:15,1:4);Ck = zeros(6,18);Ck(1:3,1:3) = eye(3);Ck(4:6,7:9) = eye(3);Dk = zeros(6,4);v = 0.001*ones(6,1); Tn = 0.001;W = 1000*eye(18); % Noise MatrixesV = 10*eye(6);% Computation of Kalman Gain[R,P,E] = lqe(Ak,eye(18),Ck,W,V); % Kalman Gain
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献