5. Control inverso de brazo articulado (III) x x Modelo del brazo articulado de dos grados de libertad x y y
6. Control inverso de brazo articulado (IV) Modelo del brazo articulado de dos grados de libertad x y Modelo inverso del brazo articulado x d y d
7. Control inverso de brazo articulado (V) for i = 1:length(x), for j = 1:length(y), xx = x(i); yy = y(j); c2 = (xx^2 + yy^2 - l1^2 - l2^2)/(2*l1*l2); s2 = sqrt(1 - c2^2); th2(i, j) = atan2(s2, c2); k1 = l1 + l2*c2; k2 = l2*s2; th1(i, j) = atan2(yy, xx) - atan2(k2, k1); if abs(c2) < 1; data1(data_n, :) = [xx yy th1(i, j)]; data2(data_n, :) = [xx yy th2(i, j)]; data_n = data_n + 1; end end end invkine1 = data1(1:data_n, :); invkine2 = data2(1:data_n, :); invkine1 invkine2 Matrices inversas Definir matrices en Matlab
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13. Control basado en modelo inverso de un vehículo Modelo cinemático de un vehículo Modelo Simulink
14. Control basado en modelo inverso de un vehículo (II) : Curvatura de las ruedas : Orientación del vehículo (x, y): Posición del vehículo P Aparcamiento Velocidad constante l 0 -50 50 0 5 0 10 0 x y 0 o 9 0 o 18 0 o -90 o /27 0 o P
15. Control basado en modelo inverso de un vehículo (III) x : [-50, 50] metros con intervalos de 5 metros Organización datos l y : Puede omitirse : [-90 o , 270 o ] a intervalos de 30 o : [-45 o , 45 o ] a intervalos de 15 º (positivos contrario a las manecillas del reloj) 0 -50 50 0 5 0 10 0 x y 0 o 9 0 o 18 0 o -90 o /27 0 o P
16. [ , x; ] l Control basado en modelo inverso de un vehículo (IV) Comportamiento conductor 0 -50 50 0 5 0 10 0 x y 0 o 9 0 o 18 0 o -90 o /27 0 o P
17. [ , x; ] Control basado en modelo inverso de un vehículo (V) Comportamiento conductor >> entrada=[260, 0;270, 5; 270, 10; 270, 15; 270, 20] >> salida=[30; 45; 45; 45; 45] >>P=entrada’ >>T=salida’ >> interv=minmax(P) >> num_capas=[17 8 1]; >> funcact={'tansig' 'tansig' 'purelin'}; >> net=newff(interv, num_capas, funcact, 'trainlm', 'learngdm', 'mse'); Definición de matrices Interpretación de parámetros de newff
18. Control basado en modelo inverso de un vehículo (VI) Se entrena la red >> train(net,P,T) >> gensim(net) Se exporta la red a bloque Simulink
19. Control basado en modelo inverso de un vehículo (VII) Se integra en el modelo Simulink
20. Control basado en modelo inverso de un vehículo (VIII) Se ajusta hasta que el resultado sea semejante a este