🤖 机器人控制器开发实战

基于模型设计 · 30章
01模型设计基础
  • 什么是MBD
  • MBD在机器人中的优势
  • 主流工具链
02开发环境搭建
  • 安装MATLAB/Simulink
  • 配置嵌入式编码器
  • 安装工具箱
03Simulink入门
  • 界面介绍
  • 基本模块库
  • 第一个仿真模型
  • 信号与系统仿真
04机器人运动学建模
  • 坐标系与变换
  • 齐次变换矩阵
  • 正运动学模型
05机器人动力学建模
  • 牛顿-欧拉法
  • 拉格朗日法
  • 动力学仿真
06控制器设计基础
  • PID控制原理
  • 搭建PID控制器
  • 参数整定
07状态空间控制器设计
  • 状态空间模型
  • 极点配置法
  • LQR控制器
08轨迹规划
  • 关节空间规划
  • 笛卡尔空间规划
  • 梯形/S曲线
09传感器建模
  • 编码器模型
  • IMU模型
  • 力/力矩传感器
  • 噪声与滤波
10执行器建模
  • 直流电机模型
  • 伺服电机模型
  • 电机驱动器
  • PWM控制
11模型验证与仿真
  • 开环仿真
  • 闭环仿真
  • 蒙特卡洛仿真
  • 结果分析
12代码生成入门
  • Embedded Coder配置
  • 生成C/C++代码
  • 等价性验证
13代码生成进阶
  • 自定义数据类型
  • 存储类定义
  • 代码优化
14硬件在环仿真(HIL)
  • HIL原理
  • 搭建HIL平台
  • 实时仿真与调试
15快速控制原型(RCP)
  • RCP概念
  • Speedgoat硬件
  • 模型到硬件部署
16ROS与Simulink集成
  • ROS工具箱
  • 发布/订阅消息
  • 联合仿真
17ROS2支持
  • ROS2节点生成
  • 自定义消息
  • 与真实机器人通信
18状态机与逻辑控制
  • Stateflow入门
  • 有限状态机
  • 模式切换与故障处理
19自适应控制
  • MRAC
  • 自整定PID
  • Simulink实现
20鲁棒控制
  • H∞控制基础
  • 混合灵敏度设计
  • μ分析与综合
21非线性控制
  • 反馈线性化
  • 滑模控制
  • 反步法设计
22最优控制
  • 动态规划
  • 模型预测控制(MPC)
  • MPC工具箱
23力控制
  • 阻抗控制
  • 导纳控制
  • 力位混合控制
24多机器人协同控制
  • 主从控制
  • 分布式控制
  • 一致性算法
25移动机器人控制
  • 差速驱动模型
  • 阿克曼模型
  • 路径跟踪与避障
26无人机控制
  • 四旋翼动力学
  • 姿态控制
  • 位置控制与导航
27机械臂控制
  • 逆运动学求解
  • 任务空间控制
  • 柔顺控制
28模型降阶与简化
  • 平衡截断法
  • 模态截断
  • 模型简化影响
29实时操作系统集成
  • FreeRTOS与Simulink
  • 任务调度
  • 中断处理
30综合项目实战
  • 需求分析到代码部署
  • 项目文档撰写
  • 测试与验收
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