Progettazione e realizzazione di una base robotica bilanciante su ...

More documents

Recommendations

Info

102 Capitolo 8. Realizzazioni sperimentali e valutazionegradi) e le azioni scelte sono molto brusche, portando il telaio ad inclinarsidalla parte opposta.In Figura 8.13 è mostrato il comportamento utilizzando una politica di controlloricavata dall’analisi di un dataset più vasto. A quello di partenza sonostati infatti aggiunti altri 1000 punti raccolti registrando i dati dei sensoridurante l’esecuzione della politica ricavata alla prima iterazione. Si notacome le oscillazioni si sono ridotte, avendo ora ampiezza di 0.5 − 1 gradi, ele azioni intraprese sono più raramente brusche. Questo miglioramento mostracome l’algoritmo sia in grado di imparare dall’esperienza accumulata,modificando le azioni scelte in caso si siano dimostrate controproducenti.Osservando questi due grafici si possono trarre alcune conclusioni:- il limite netto tra premio (|α| ≤ 0.2) e punizione fa si che le azionisiano contenute quando questa condizione è soddisfatta, ma diventinosubito più ampie non appena si esce dalla zona premiata- il comportamento del robot mostra delle oscillazioni a periodo costanteLe oscillazioni sono causate dal ritardo che occorre tra l’applicazione diun’azione e l’osservazione del suo effetto, che l’algoritmo utilizzato non è ingrado di interpretare correttamente. Le prime ipotesi per giustificare questoritardo erano legate ad un ritardo dei dati forniti dai sensori rispetto aimovimenti del robot, ma le analisi di crosscorrelazione riportate nella Sezione8.2 mostrano che le informazioni rilevate sono corrette. Il ritardo con cuiil sistema osserva la variazione di stato a seguito di un’azione, dovuto allecomponenti meccaniche, non è quindi eliminabile, ed è necessario modificarel’algoritmo di apprendimento affinchè tenga conto di questa non idealità.In Figura 8.15 è infine riportato il risultato di una simulazione che sovrapponealla registrazione del comportamento di un controllore PID le azioniche la politica appresa avrebbe effettuato se si fosse trovata negli stessi stati.Le differenze tra l’andamento della variabile di controllo PWM generata dalPID e le azioni scelte dal controllore RL sono le stesse osservate analizzandole prove precedenti: la politica appresa genera delle azioni brusche, checambiano repentinamente e assumono valori molto elevati non appena siesce dalla zona in cui l’algoritmo viene premiato.
8.5. Bilanciamento con controllore RL 103RL controller4AnglePWM10002500Angle (degrees)00Action (PWM)-2-500-4-10000 1 2 3 4 5 6Time (seconds)Figura 8.13: Comportamento della politica di controllo alla prima iterazioneRL controller4AnglePWM10002500Angle (degrees)00Action (PWM)-2-500-4-10000 1 2 3 4 5 6Time (seconds)Figura 8.14: Comportamento della politica di controllo alla seconda iterazione
Page 1:
POLITECNICO DI MILANOCorso di Laure
Page 5:
RingraziamentiRingrazio innanzitutt
Page 8 and 9:
4.1 Telaio . . . . . . . . . . . .
Page 10 and 11:
8.4 Bilanciamento con controllore L
Page 12 and 13:
2 Capitolo 1. IntroduzioneLa fase p
Page 14 and 15:
4 Capitolo 1. Introduzione
Page 16 and 17:
6 Capitolo 2. Stato dell’arte(a)(
Page 18 and 19:
8 Capitolo 2. Stato dell’arte(a)(
Page 20 and 21:
10 Capitolo 2. Stato dell’artenel
Page 22 and 23:
12 Capitolo 3. Studio teorico del p
Page 25 and 26:
3.1. Modello del robot 15La prima g
Page 27 and 28:
3.1. Modello del robot 17L’energi
Page 29 and 30:
3.1. Modello del robot 193.1.3 Simu
Page 31 and 32:
3.2. Stima dell’inclinazione del
Page 33 and 34:
Page 35 and 36:
Page 37 and 38:
Capitolo 4Progetto meccanico“Bend
Page 39 and 40:
4.1. Telaio 29Figura 4.2: Progetto
Page 41 and 42:
4.2. Ruote e trasmissione 31Figura
Page 43 and 44:
4.3. Attuatori 33Figura 4.6: Cerchi
Page 45 and 46:
4.3. Attuatori 3510Angle / Torque p
Page 47 and 48:
Capitolo 5Progetto elettronico“Il
Page 49 and 50:
5.1. Sensori 395.1 SensoriA bordo d
Page 51 and 52:
5.1. Sensori 41Figura 5.3: Diagramm
Page 53 and 54:
5.2. Condizionamento dei segnali an
Page 55 and 56:
5.3. Elettronica di potenza 45Per r
Page 57 and 58:
5.3. Elettronica di potenza 47Per p
Page 59 and 60:
5.3. Elettronica di potenza 49In qu
Page 61 and 62: 5.3. Elettronica di potenza 51(a)(b
Page 63 and 64: 5.3. Elettronica di potenza 53quind
Page 65 and 66: 5.3. Elettronica di potenza 55Tabel
Page 67 and 68: 5.4. Logica e microcontrollore 57te
Page 69 and 70: 5.5. Comunicazioni 59Il microcontro
Page 71 and 72: Capitolo 6Software“Credo che alla
Page 73 and 74: 6.1. Architettura 63PID utilizzato
Page 75 and 76: 6.2. Acquisizione dei segnali 65Per
Page 77 and 78: 6.3. Controllo dei motori 67si rile
Page 79 and 80: 6.5. Algoritmi di controllo 69imple
Page 81 and 82: Capitolo 7Controllo“La vita è co
Page 83 and 84: 7.1. Controllore PID 73(a) K P vari
Page 85 and 86: 7.1. Controllore PID 75Tabella 7.1:
Page 87 and 88: 7.2. Controllore LQR 77Un generico
Page 89 and 90: 7.3. Controllo basato su apprendime
Page 99 and 100: Capitolo 8Realizzazioni sperimental
Page 101 and 102: 8.1. Stima dell’angolo del robot
Page 103 and 104: 8.2. Ritardo dei segnali e test di
Page 105 and 106: 8.2. Ritardo dei segnali e test di
Page 107 and 108: 8.3. Bilanciamento con controllore
Page 109 and 110: 8.4. Bilanciamento con controllore
Page 111: 8.5. Bilanciamento con controllore
Page 115 and 116: Capitolo 9Conclusioni e sviluppi fu
Page 117 and 118: 9.2. Sviluppi futuri 107tamento del
Page 119 and 120: Bibliografia[1] T McGeer. Passive d
Page 121: BIBLIOGRAFIA 111[23] Pierre Geurts,
show all

Progettazione e realizzazione di una base robotica bilanciante su ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?