Ingeniería de control — Guía de aprendizaje
Ingeniería de control — Una ruta estructurada de robótica, control, agricultura en entornos controlados, energía y electrónica de potencia.
Una ruta estructurada de robótica, control, agricultura en entornos controlados, energía y electrónica de potencia.
- Fundamentals · 8 min de lectura
Introducción a la ingeniería de control: Control PID: Funcionamiento en tres escalas de tiempo
El control PID no se limita a tres ganancias. Esta introducción relaciona su intuición y ecuaciones con el muestreo, la saturación, la protección contra la saturación excesiva, la sintonización, la seguridad, ROS 2 y las comprobaciones de implementación reales.
- Hands-on · 3 min de lectura
Experimenta con PID en Python: ganancias, retardo y saturación.
Reproducir cómo cambian el retardo de medición, los límites del actuador y la saturación integral. PID tracking on the same second-order model.
- Fundamentals · 7 min de lectura
Introducción a la ingeniería de control: observadores de estado y el filtro de Kalman lineal
Las lecturas de los sensores no representan el estado en sí. Esta introducción explica la observabilidad, las ecuaciones de predicción/actualización de Kalman, la covarianza, ejemplos numéricos, la integración del control, la implementación del robot y el comportamiento a prueba de fallos.
- Hands-on · 4 min de lectura
Ejecutar un filtro de Kalman en Python: ruido, datos faltantes y valores atípicos
Comparar Q, R y la detección de valores atípicos en una trayectoria sintética mediante estimación. error and rejected observations.
- Fundamentals · 6 min de lectura
Introducción a la ingeniería de control: LQR — Retroalimentación de estado a partir de prioridades explícitas
LQR obtiene las ganancias de retroalimentación de estado a partir de un modelo de espacio de estados y un coste cuadrático. Esta introducción abarca las ecuaciones de Riccati, la observabilidad, las compensaciones entre PID y MPC, la implementación en robots, la intuición numérica y la seguridad.
- Fundamentals · 8 min de lectura
Introducción a la ingeniería de control: Control predictivo basado en modelos: Actuando dentro de las restricciones
El control predictivo basado en modelos predice el comportamiento futuro mediante un modelo, optimiza una secuencia de entrada restringida, aplica solo su primera acción y repite el proceso. Esta introducción abarca ecuaciones, ajuste, seguridad, implementación y ejemplos actuales.
- Fundamentals · 7 min de lectura
Introducción a la ingeniería de control: Planificación de trayectorias — A*, Dijkstra, RRT, RRT* y PRM
La planificación de rutas no consiste en trazar la línea más corta. Esta introducción compara los algoritmos de cuadrícula y de espacio continuo, teniendo en cuenta la huella del robot, la incertidumbre del mapa, el cálculo, la integración SLAM/Nav2 y la seguridad.
- Fundamentals · 6 min de lectura
Introducción a la ingeniería de control: Generación de trayectorias: Jerk mínimo, perfiles quínticos y trapezoidales
Un camino indica hacia dónde viajar; una trayectoria indica cuándo y con qué velocidad, aceleración y variación de la aceleración. Esta introducción abarca perfiles de mínima variación de la aceleración, perfiles quínticos y trapezoidales, restricciones, seguridad e integración con ROS 2.
- Hands-on · 4 min de lectura
Lab de Pure Pursuit: comparar el seguimiento de trayectoria con lookahead fijo
Cambie el lookahead fijo e inspeccione el error de seguimiento, la dirección y los objetivos sobre un modelo de vehículo compartido.
- Hands-on · 4 min de lectura
Lab de Adaptive Pure Pursuit: escalar el lookahead con la velocidad
Compare el lookahead escalado por velocidad con PP, incluidos los límites de aceleración y mínimo/máximo.
- Hands-on · 5 min de lectura
Lab de Regulated Pure Pursuit: velocidad en curvas y cerca de la meta
Separe el lookahead de la regulación de velocidad y compare los límites de curvatura, los pisos de velocidad, el acercamiento final y la velocidad real del vehículo.
- Hands-on · 4 min de lectura
Lab de Stanley: dirección a partir del error de eje delantero y rumbo
Separe los errores de eje delantero y trasero y compare la ganancia, la velocidad y las restricciones de dirección en su navegador.
- Hands-on · 4 min de lectura
Lab de MPC: volver a resolver una secuencia de curvatura dentro del horizonte y los límites de dirección
Cambie el horizonte, los pesos y el límite de dirección, y compare las trayectorias previstas, la convergencia del solucionador y el manejo de fallos en su navegador.
- Hands-on · 3 min de lectura
Lab de comparación de seguimiento de trayectoria: ejecute PP, APP, RPP, Stanley y MPC en las mismas condiciones
Ejecute cinco seguidores juntos sobre un mismo vehículo, trayectoria, estado inicial y límite de dirección, y compare el error transversal, la suavidad y la finalización con definiciones de métricas compartidas.