Regelungstechnik — Lernleitfaden
Regelungstechnik — Ein strukturierter Lernweg durch Robotik, Regelung, kontrollierte Landwirtschaft, Energie- und Leistungselektronik.
Ein strukturierter Lernweg durch Robotik, Regelung, kontrollierte Landwirtschaft, Energie- und Leistungselektronik.
- Fundamentals · 7 Min. Lesezeit
Grundlagen der Regelungstechnik: PID-Regelung – Arbeiten über drei Zeitskalen hinweg
PID-Regler bestehen nicht einfach nur aus drei Verstärkungsfaktoren. Diese Einführung verknüpft seine Intuition und Gleichungen mit Abtastung, Sättigung, Anti-Windup, Optimierung, Sicherheit, ROS 2 und praktischen Implementierungsprüfungen.
- Hands-on · 3 Min. Lesezeit
Experimentieren Sie mit PID-Reglern in Python – Verstärkung, Verzögerung und Sättigung
Reproduzieren Sie, wie sich Messverzögerung, Aktuatorgrenzen und integrale Aufschwingung ändern PID tracking on the same second-order model.
- Fundamentals · 6 Min. Lesezeit
Einführung in die Regelungstechnik: Zustandsbeobachter und der lineare Kalman-Filter
Sensormesswerte stellen nicht den Zustand selbst dar. Diese Einführung erläutert Beobachtbarkeit, Kalman-Vorhersage-/Aktualisierungsgleichungen, Kovarianz, numerische Beispiele, Regelungstechnikintegration, Roboterimplementierung und fehlersicheres Verhalten.
- Hands-on · 3 Min. Lesezeit
Kalman-Filter in Python ausführen: Rauschen, fehlende Daten und Ausreißer
Vergleich von Q, R und Ausreißererkennung anhand einer synthetischen Trajektorie mittels Schätzung error and rejected observations.
- Fundamentals · 5 Min. Lesezeit
Grundlagen der Regelungstechnik: LQR – Zustandsrückführung durch explizite Prioritäten
LQR leitet die Zustandsrückkopplungsverstärkungen aus einem Zustandsraummodell und einer quadratischen Kostenfunktion ab. Diese Einführung behandelt Riccati-Gleichungen, Beobachtbarkeit, PID/MPC-Abwägungen, Roboterimplementierung, numerische Intuition und Sicherheit.
- Fundamentals · 6 Min. Lesezeit
Einführung in die Regelungstechnik: Modellprädiktive Regelung – Handeln innerhalb von Beschränkungen
Die modellprädiktive Regelung (MPC) prognostiziert das zukünftige Verhalten mithilfe eines Modells, optimiert eine beschränkte Eingangssequenz, wendet nur den ersten Schritt an und wiederholt den Vorgang. Diese Einführung behandelt Gleichungen, Parametrierung, Sicherheit, Implementierung und aktuelle Anwendungsbeispiele.
- Fundamentals · 6 Min. Lesezeit
Einführung in die Regelungstechnik: Pfadplanung – A*, Dijkstra, RRT, RRT* und PRM
Pfadplanung bedeutet nicht einfach nur, die kürzeste Linie zu zeichnen. Diese Einführung vergleicht Algorithmen für Gitter- und kontinuierliche Räume unter Berücksichtigung des Roboter-Flächenbedarfs, der Kartenunsicherheit, des Rechenaufwands, der SLAM/Nav2-Integration und der Sicherheit.
- Fundamentals · 5 Min. Lesezeit
Grundlagen der Regelungstechnik: Trajektorienerzeugung – Minimaler Ruck, Quintiken und Trapezprofile
Ein Pfad gibt den Weg vor; eine Trajektorie legt fest, wann und mit welcher Geschwindigkeit, Beschleunigung und welchem Ruck. Diese Einführung behandelt ruckminimale, quintische und trapezförmige Profile, Randbedingungen, Sicherheitsaspekte und die Integration in ROS 2.
- Hands-on · 3 Min. Lesezeit
Pure-Pursuit-Labor – Vergleich der Pfadverfolgung mit fester Vorausschau
Ändern Sie die feste Vorausschau und untersuchen Sie Tracking-Fehler, Lenkung und Zielpunkte an einem gemeinsamen Fahrzeugmodell.
- Hands-on · 3 Min. Lesezeit
Adaptive-Pure-Pursuit-Labor – Vorausschau mit der Geschwindigkeit skalieren
Vergleichen Sie geschwindigkeitsskalierte Vorausschau mit PP, einschließlich Beschleunigung und Minimal-/Maximalgrenzen.
- Hands-on · 4 Min. Lesezeit
Regulated-Pure-Pursuit-Labor – Geschwindigkeit in Kurven und nahe dem Ziel
Trennen Sie Vorausschau von der Geschwindigkeitsregelung und vergleichen Sie Krümmungsgrenzen, Geschwindigkeitsuntergrenzen, Endanflug und tatsächliche Fahrzeuggeschwindigkeit.
- Hands-on · 3 Min. Lesezeit
Stanley-Labor – Lenkung aus Querabweichung und Kursfehler an der Vorderachse
Trennen Sie Vorder- und Hinterachsfehler und vergleichen Sie Verstärkung, Geschwindigkeit und Lenkungsbeschränkungen in Ihrem Browser.
- Hands-on · 4 Min. Lesezeit
MPC-Labor – Krümmungsfolge im Horizont und innerhalb der Lenkgrenzen neu lösen
Ändern Sie Horizont, Gewichte und Lenkgrenze und vergleichen Sie vorhergesagte Pfade, Solver-Konvergenz und den Umgang mit Fehlern in Ihrem Browser.
- Hands-on · 3 Min. Lesezeit
Pfadverfolgungs-Vergleichs-Labor – PP, APP, RPP, Stanley und MPC unter denselben Bedingungen laufen lassen
Lassen Sie fünf Tracker gemeinsam auf einem Fahrzeug, Pfad, Anfangszustand und mit derselben Lenkgrenze laufen und vergleichen Sie Querfehler, Laufruhe und Abschluss anhand gemeinsamer Metrikdefinitionen.