Comments 42
Ого, какая необычная штука. Спасибо за интересную статью)
А мог бы он сам научиться балансировать методом обучения с подкреплением? :-)
Bobrow et al (Университет Сан-Паулу) предложили улучшенную концепцию управления, уменьшающую количество IMU (блоков инерциальных датчиков) с шести до всего одного.
А откуда взялись 6 IMU, если копеечные IMU по умолчанию - трёхосевые гироскопо-акселерометры? Изначально были одноосевые раздельно гирики, раздельно аксели что-ли?
В швейцарском варианте была отдельная трёхосевая гира и отдельный же аксель (ADXL345 + IDG-500) судя по https://www.wevolver.com/specs/cubli
Да, похоже у них изначально было именно 6 штук MPU-6050 зачем-то https://ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/mavt/dynamic-systems-n-control/idsc-dam/Research_DAndrea/Cubli/Cubli_ECC2013.pdf
Они использовали вот этот алгоритм оценки наклона по нескольким акселерометрам. Для него требуется, чтобы не все они лежали в одной плоскости, а значит их нужно миниум четыре.
Думаю, взяли шесть чтобы баясы оценивать проще было, но это мои догадки
Если что, то в 1D этот алгоритм выглядит вот так: https://habr.com/ru/articles/354950/
Функция самовставания безусловно сильно повысит привлекательность. А ещё можно демонстрировать балансирование в положении, когда центр тяжести не проходит через опору - т.е. в положении, в котором тело не может в принципе находиться в равновесии (без помощи гиродинов).
А ещё можно демонстрировать балансирование в положении, когда центр тяжести не проходит через опору - т.е. в положении, в котором тело не может в принципе находиться в равновесии (без помощи гиродинов).
А для этого еще один нужен раскрученный маховик же?
Теормех нам говорит о том, что неподвижное наклонное равновесие невозможно. Вернее возможно на короткое время — для этого некоторым маховикам придётся постоянно ускоряться. При достижении максимальной скорости всё — неизбежно начнётся прецессия.
UPD. Увидела, выше тут то же самое написали.
Красивое!
Спасибо, что не про Kubernetes! :)
Куб получился очень изящный.
Как любой опытный разработчик управления, я потратил несколько дней на смену знаков разных сигналов, прежде чем мне удалось их правильно настроить. Затем мне нужно было найти нужные коэффициенты усиления <...> я продолжил настраивать коэффициенты усиления вручную.
А вот тут мне грустно. А как же ТАУ?
А что ТАУ? ТАУ это теория, которая позволяет рассчитать только ориентировочные значения коэффициентов регулятора (и то если модель объекта построена относительно правильно). Затем на практике все равно приходится корректировать/ подбирать правильные значения вручную.
Когда я молодым тогда ещё аспиратном начал работать с реальными объектами (сверхточные привода), то после первой командировки в поле мой коллега/ментор поделилися своим самым большим удивление от поездки: я взял какие-то замеры, что-то посчитал, подставил полученные цифры, и оно заработало.
Просто повезло. Потому ментор и удивился, а не воспринял как должное)
И то, что как-то заработало ничего не значит, это нормально для первичных теоретически рассчитанных коэффициентов. Должно заработать с требуемыми показателями качества регулирования и быстродействия. Для этого и требуется подбор и подгонка коэффициентов.
Если достаточно точная модель, то почему должно не заработать? Проблема лишь в том, что в реальном мире множество нелинейностей, особенно, если компоненты не очень качественные. У вас были качественные - у вас хорошо работало. А в любительских поделках всё значительно грубее и теория требует более сложных замеров и расчётов, учёта нелинейностей, которых не одна. При том что у любителя возможностей и ресурсов как раз сильно меньше.
Так что если у вас есть отдел скучающих инженеров, можете раздать им расчёты и моделирование. А если всё делаете в одно лицо, то проще потыкаться и найти приемлемую комбинацию.
Тоже самое с сопроматом, например. Не думаю, что автор выполнял прочностные расчёты, просто взял по своей инженерной интуиции и выбрал размеры.
может, посоветуете, что почитать для чайников про подбор коэффициентов для ПИД-регулятора с позиции ТАУ, а не святого рандома и эксперимента?
Сильно зависит, от того, что уже читали, и в чем именно возникает затык.
Читала только различные статьи про ПИД и способы подбора коэффициентов, но все советы были только из серии "смотрим на графике, как меняется регулируемый параметр, делаем выводы, как изменить коэффициенты". У меня конкретный запрос как раз про маховик: есть кубик, который может свободно вращаться на подвесе, в нём расположен маховик. Используем маховик, чтобы задать кубику постоянную угловую скорость. И вопрос как раз в том, как исходя из теории вычислить коэффициенты
Смотрите, чтобы расчитывать параметры, а не выбирать по месту, нужна хоть какая-то модель системы. Значит, надо примерно понимать модели в пространстве состояний и передаточные функции. Если с этим ОК, то надо смотреть на мат. модель кубика. Это известный учебно-академический пример, должно без труда найтись описание. Кажется, даже на Хабре было.
Если же с моделированием тоже сложно, то туда и копать. Ну или остановиться на подгонке, если это решает задачу.
По науке - строите ЛАФЧХ вашей системы (если она линейная), и подбираете максимальные коэффициенты усиления (и другие параметры) при которых соблюдается критерий устойчивости Найквиста - т.е там, где фаза отстаёт на -пи ЛАХ должна быть ниже нуля. Ну это по теории, извините :-)
Вы, кстати, знаете, что из современных начальных курсов по системам управления стараются убрать частотные вещи? Более важным/приоритетным считается аппарат пространства состояний.
нет, не знаю, отстал видать :-) Любопытно почитать про пространство состояний, нас этому не учили
Я выпустился в 2014 году и застал этот переход: мы и годографы чертили карандашом на бумажке, и считали всякое по модальным методам. Не уверен, что смог бы освоить второе без первого. Частотный подход показался нагляднее и более интуитивным, но считать MIMO системы высокого порядка уже не так здорово и приятно. Хотя, может я что-то не понял, ибо никогда не работал по специальности.
Я думаю, что в первую очередь вопрос в том, чтобы сырой выход датчика перевести в репер того, что обрабатывается при помощи ТАУ. А это сильно зависит от того, какой стороной ты прикрутил какой-нибудь мотор :)
А что именно съело столько денег? PCBWay заломили за корпус? Остальное по идее копеечное нынче
Прочитав заголовок, хотел написать: да это же было в Ютубе лет 10 назад. И правда, первая ссылка в статье ведет имеено на то видео.
Как-то сложновато, чтобы просто от подставки избавиться. Может потом какие-нибудь полезные функции добавят.
После видео с кубом, мне ютуб подсунул это видео с тройным обратным маятником. У мена натурально челюсть отпала, хотя казалось интернет уже не может такое со мной. Также на канале есть балансирование тройного обратного маятника в положении все вверх.
Собираем балансирующий куб