估计弹力球接触参数
从系列:建模、仿真和控制
这个视频展示了一个工作流来找到最佳的接触参数,可以模拟现实的行为反弹或碰撞球。最初,追踪一个弹力球的轨迹偏离了一个视频文件。然后,他复制使用的弹力球模型Simscape多体。此外,他使用参数估计的接触参数空间接触力块。最后,他展示了如何创建一个定制的现实场景通过喂养获得联系的参数值空间接触力块。
你能找到这个视频中使用的示例模型MATLAB中央文件交换。
要了解更多信息,您可以访问以下资源:
大家好。欢迎来到MATLAB和Simulink仿真机金宝app器人领域。在这个视频中,我们将讨论如何找到接触使用优化技术参数。我们首先定义问题陈述,然后前进的方法定义的问题,我们将讨论测量的实际数据,创建一个模拟环境,和优化参数联系。
前进,让我问你一个问题。这是一个模拟环境,由董事会、地板和基地办公室。模拟时,我们可以有多个解决方案——这样,或者像这一个。金宝搏官方网站我们可以看到,当球碰撞在墙上,我们得到两种不同的轨迹。
这些轨迹,与球碰撞后或地板上,是由特定的参数。所以这取决于我们如何选择这些参数,将定义的轨迹球。为了更好地理解这一点,让我们查看模型的仿真环境。请注意,我们将讨论在后面的小节中详细建模的视频。
这是模型的框图。模型表面之间的接触和球,我们使用一个特殊的接触块,这些接触参数。同样,我们假设一个情境,所有的块接触参数相同。如果我们将模型分解成球和表面之间的接触,然后可以找到接触参数,我们可以利用这些值来构建不同的场景。
这是我们如何做。首先,我们进行实验得到的真实轨迹球。然后我们试图复制相同的场景在仿真环境中。此外,我们用优化技术来测量模拟轨迹测量轨迹获得接触参数。
看到的方法,一步一步,让我们看看使用的模型来满足我们的要求。这是第一个球轨迹跟踪的模型,我们使用计算机视觉技术获取的轨迹球。这是模型的输入,是一个多媒体文件记录的视频。
然后我们执行阈值,使用颜色阈值的应用程序,并生成MATLAB函数。此外,团块输出轨迹球的质心分析。最后,我们把像素转换成现实世界坐标。请注意,我们假设x方向的变化可以忽略不计,因为较小的大小比y方向的轨迹。
所以当我们运行仿真,我们看到球可以传播轨迹,但与此同时,失踪的一些帧。例如,在与地面碰撞表面。然而,执行下一个步骤,我们需要更现实的数据点。所以我们准备了一个数据捕获从MATLAB脚本相机是扩展到真实的数据通过比较它与抛物运动方程。
现在我们可以看到,我们有了更好的数据比较来执行优化。在本例中,我们使用一个普通的摄像头捕获的数据,导致丢失的帧。但随着更好的传感器,你可以获得更好的数据点,操作如缩放数据是可以避免的。现在一旦我们有了这些数据之后,是时候复制场景仿真环境中。
这就是模型,使用Simscape构建多体,我们可以看到一个特殊情节平面和球面之间的联系。和我们的目标是找到这些接触参数。此外,我们还包括一个子系统来计算。当你模拟通过喂养一些随机刚度和阻尼值,我们可以看到,模拟与实验轨迹轨迹不匹配。
所以,我们使用参数优化估计模型的参数和状态模型使用测量数据。金宝app在这个模型中,我们添加了一个回调参数估计的安全会话。这是窗口参数估计,这些都是我们要估计的参数。了解如何使用这个工具,查看描述中的链接。
现在让我们运行评估。期间我们估计的参数估计,仿真软件优化设计将自动运行仿真,比较模拟结果与实测数据,检测参数变化的敏感金宝app性,然后重新运行模拟和每个测试使它更接近实测轨迹。同时,我们还可以看到的变化估计参数。
最后,我们可以看到在减少成本函数。某些摩擦后,优化收敛。最后,这些都是获得的值,我们将使用它来创建不同的现实的仿真环境。现在我们都将回答我们的问题,哪一个模拟更真实?这是一个场景,在该场景中,接触球和基地办公室——球和墙之间有相同的接触特性。
所以我们使用了相同的优化模型中获取的值。这是最终的轨迹。现在我们可以看到,这是正确的解决方案。现在的问题是如何扩展这种方法。可能这一场景中,球跳跃在楼梯上的几个步骤是由不同的材料,这样球之间的接触参数和不同类型的表面是不同的。
在这种情况下,您将需要执行一个单独的实验不同的表面,并找到联系人使用相同的参数方法。然后这些值可以进一步用于解决这一场景。看到模型和如何扩展的方法,让我们看看外卖的关键。
我们可以说接触参数的正确选择提供更现实的结果。现在,如果我们有准确的传感器数据结果,那将是更好的估计。然后,参数估计模型的参数和状态估计模型使用测量数据。金宝app该方法提供了一个解决方案来模拟更复杂的问题。
移动资料之前,我们还添加了一个分析的答案估计参数在MATLAB中心联系。你可以找到一个链接的描述。现在这些资源来联系我们如果你有任何查询。你也可以加入我们的Facebook群组并查看教程视频。谢谢你!
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