产品细节

小车倒立摆实验平台系列

小车倒立摆实验平台系列

小车倒立摆实验的主要目的是通过控制一辆带有倒立摆的小车，使其能够在直立位置上保持平衡

#自动控制/欠驱动 @倒立摆联系我们

产品概述

小车倒立摆(Inverted Pendulum on Cart)系统是经典的控制实验平台，广泛应用于控制理论、机器人学、非线性控制等领域。它通过小车上的倒立摆杆模拟复杂动力学和稳定性问题。因其欠驱动特性，需借助精确反馈控制算法实现倒立摆平衡稳定，适用于研究和应用PID控制、LQR控制、模糊控制、强化学习等多种控制算法。

适用平台：

  • MATLAB/Simulink：用于控制算法设计、仿真与实时运行。
  • LabVIEW：用于实验和控制系统的数据采集与处理。
  • Windows/Linux操作系统：支持多平台应用。
  • Python/C++：用于自定义控制算法开发。
  • ROS：适用于机器人的控制和仿真。 diagram

产品特点

高精度控制

  • 欠驱动系统优势：使用单个伺服电机控制系统运动，为欠驱动系统控制算法研究提供便利。
  • 实时反馈调整：包含位置、速度、角度反馈控制，确保系统在动态过程中能快速调整。
  • 多种控制算法支持：支持PID控制、LQR控制、模糊控制、强化学习等算法，满足不同研究需求。

开放式控制接口

  • 多环境支持：支持MATLAB/Simulink、LabVIEW、ROS等开发环境，无缝连接实验平台与控制算法。
  • 高分辨率传感：配备高精度位置、角度、速度传感器，实时反馈电机转速、位置、姿态数据。
  • 远程控制功能：支持通过上位机软件或移动APP控制系统，适应不同控制和测试需求。

强大的实验功能

  • 单轴控制模式：通过单个伺服电机控制一个自由度，便于研究欠驱动系统控制。
  • 同步控制研究：研究如何利用有限控制输入使系统稳定并达到预期轨迹。
  • 多种控制模式可选：包括位置环、速度环、力矩环控制，适应不同实验要求。

优化的硬件设计

  • 优质伺服电机：搭载高精度伺服电机，提供稳定扭矩和精确速度控制。
  • 多传感器反馈：集成位置、角度、速度传感器，实时反馈系统状态。
  • 坚固紧凑结构：适合教学与研究实验。

适用场景

控制系统实验与教学

  • 教育应用：适用于大学和研究机构的控制理论课程，通过倒立摆控制实验，助力学生掌握欠驱动系统控制、PID调节、模糊控制、智能控制等理论与实践知识。
  • 算法测试验证：用于测试和验证自动控制算法，如机器人关节控制、路径规划与反馈控制等。

机器人学

  • 系统研究测试：用于机器人控制系统研究，测试机器人伺服驱动系统和动态控制性能。
  • 多方面技术研究：助力研究机器人多自由度控制、系统稳定性分析、路径跟踪与动作规划。

非线性系统分析

  • 动力学研究：用于研究非线性动力学、控制与稳定性。
  • 复杂系统分析：在复杂机械系统中，分析系统的柔性效应和谐波响应。

强化学习与智能控制

  • 算法测试平台：作为强化学习和深度学习算法的测试平台，研究自适应控制策略和机器人智能化控制。
  • AI策略优化：用于优化AI控制策略，提升机器人自主学习与决策能力。

参数规格

小车倒立摆系统参数

功能规格
最大角度±90°每个关节
伺服电机DC伺服电机，最大输出扭矩10Nm
编码器分辨率0.001°（高精度位置反馈）
最大负载3kg（适用于轻量负载应用）
系统响应时间低于50ms
采样频率1kHz（实时控制反馈）
最大控制频率1kHz
电源要求24V DC电源（350W）
接口类型CAN、RS232、无线通信
适用软件MATLAB/Simulink、LabVIEW、Python、C++

主控板详细参数

功能规格
主处理器1.4 GHz ARM Cortex-A8
内存512MB DDR3 RAM
集成电源管理是
可编程实时单元2x32-bit 200-MHz PRUs
附加处理器ARM Cortex-M3
内置闪存4GB 8-bit eMMC
SD/MMC插槽支持microSD卡
电池支持2节LiPo电池，带平衡功能，LED电量监视
充电输入9 - 18V DC
WiFi802.11b/g/n
蓝牙4.1和BLE
伺服输出8个6V输出
直流电机输出4个双向输出
编码器输入4个四相编码器输入

相关课程

控制系统与倒立摆

  • 倒立摆建模与控制：研究倒立摆系统的动力学建模、状态空间表示，以及运用状态反馈控制、PID控制等方法实现系统稳定性。
  • 倒立摆的最优控制：设计并实现倒立摆系统的最优控制策略，如线性二次型最优控制（LQR），提升系统响应速度和稳定性。
  • 倒立摆的模型预测控制（MPC）：应用模型预测控制方法，处理倒立摆系统的约束和多变量控制问题，实现精确轨迹跟踪和稳定性控制。

智能控制

  • 强化学习算法：研究强化学习在控制系统中的应用。
  • 智能控制系统：实现深度学习控制算法和机器人自主决策。

MATLAB/Simulink课程

  • 基于Simulink的动力学仿真：学习使用Simulink进行倒立摆系统的动力学建模和仿真。
  • Simulink伺服系统建模：掌握在Simulink中建模伺服系统的方法和技巧。
  • Simulink代码自动生成与硬件部署：了解如何将Simulink模型转换为可在硬件上运行的代码，并实现硬件部署。
其他产品
查看所有产品40+