Makaleler
Teknolojiyi üretin, deneyin ve inceleyin. Uygulama, deney ve araştırmalarla çalışma ilkelerini kaydediyoruz.
← Öğrenme rehberi

Kontrol mühendisliği — Öğrenme rehberi

Kontrol mühendisliği — Temel ilkelerden uygulamaya uzanan düzenli öğrenme yolları.

Temel ilkelerden uygulamaya uzanan düzenli öğrenme yolları.

  1. Fundamentals · 6 min okuma

    Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: PID Kontrolü — Üç Zaman Ölçeğinde Çalışma

    PID, sadece üç kazançtan ibaret değildir. Bu giriş yazısı, PID'nin sezgisel yapısını ve denklemlerini örnekleme, doygunluk, aşırı yüklenmeyi önleme, ayarlama, güvenlik, ROS 2 ve gerçek uygulama kontrolleriyle ilişkilendirir.

  2. Hands-on · 2 min okuma

    Python'da PID ile deneyler yapın — kazançlar, gecikme ve doygunluk

    Ölçüm gecikmesinin, aktüatör limitlerinin ve integral birikiminin nasıl değiştiğini yeniden üretin. PID tracking on the same second-order model.

  3. Fundamentals · 5 min okuma

    Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Durum Gözlemcileri ve Doğrusal Kalman Filtresi

    Sensör okumaları durumun kendisi değildir. Bu giriş niteliğindeki metin, gözlemlenebilirlik, Kalman tahmin/güncelleme denklemleri, kovaryans, sayısal örnekler, kontrol entegrasyonu, robot uygulaması ve hataya dayanıklı davranış konularını açıklamaktadır.

  4. Hands-on · 3 min okuma

    Python'da Kalman filtresi çalıştırma: gürültü, eksik veri ve aykırı değerler

    Tahmin yöntemini kullanarak tek bir sentetik yörünge üzerinde Q, R ve aykırı değer filtrelemesini karşılaştırın. error and rejected observations.

  5. Fundamentals · 5 min okuma

    Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: LQR — Açık Önceliklerden Gelen Durum Geri Bildirimi

    LQR, durum uzayı modelinden ve ikinci dereceden bir maliyetten durum geri besleme kazançlarını türetir. Bu giriş niteliğindeki metin, Riccati denklemlerini, gözlemlenebilirliği, PID/MPC ödünleşmelerini, robot uygulamasını, sayısal sezgiyi ve güvenliği kapsamaktadır.

  6. Fundamentals · 6 min okuma

    Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Model Tabanlı Öngörücü Kontrol — Kısıtlamalar İçinde Hareket Etme

    Model tabanlı öngörücü kontrol, gelecekteki davranışı bir modelle tahmin eder, kısıtlanmış bir girdi dizisini optimize eder, yalnızca ilk hamlesini uygular ve işlemi tekrarlar. Bu giriş niteliğindeki metin, denklemleri, ayarlamayı, güvenliği, uygulamayı ve güncel örnekleri kapsamaktadır.

  7. Fundamentals · 5 min okuma

    Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Yol Planlaması — A*, Dijkstra, RRT, RRT* ve PRM

    Yol planlaması en kısa çizgiyi çizmek değildir. Bu giriş niteliğindeki kılavuz, robotun kapladığı alanı, harita belirsizliğini, hesaplamayı, SLAM/Nav2 entegrasyonunu ve güvenliği dikkate alarak ızgara ve sürekli alan algoritmalarını karşılaştırmaktadır.

  8. Fundamentals · 4 min okuma

    Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Yörünge Oluşturma — Minimum Sarsıntı, Beşinci Dereceden Hareketler ve Yamuk Profiller

    Bir yol nereye gidileceğini söyler; bir yörünge ise ne zaman ve hangi hız, ivme ve sarsıntıyla gidileceğini söyler. Bu giriş niteliğindeki kılavuz, minimum sarsıntı, beşinci dereceden, yamuk profiller, kısıtlamalar, güvenlik ve ROS 2 entegrasyonunu kapsamaktadır.

  9. Hands-on · 3 min okuma

    Pure Pursuit Laboratuvarı — sabit ileri-bakış mesafeli yol takibini karşılaştırın

    Sabit ileri-bakış mesafesini değiştirin ve paylaşılan bir araç modelinde takip hatasını, direksiyonu ve hedefleri inceleyin.

  10. Hands-on · 3 min okuma

    Adaptif Pure Pursuit Laboratuvarı — ileri-bakış mesafesini hızla ölçeklendirin

    Hız-ölçekli ileri-bakış mesafesini, ivme ile minimum/maksimum sınırlar dahil olmak üzere PP ile karşılaştırın.

  11. Hands-on · 4 min okuma

    Regulated Pure Pursuit Laboratuvarı — virajlarda ve hedefe yakınken hız

    İleri-bakış mesafesini hız düzenlemesinden ayırın ve eğrilik sınırlarını, hız tabanlarını, son yaklaşımı ve gerçek araç hızını karşılaştırın.

  12. Hands-on · 2 min okuma

    Stanley Laboratuvarı — ön aks çapraz iz ve yönelim hatasından direksiyon

    Ön ve arka aks hatalarını ayırın; kazancı, hızı ve direksiyon kısıtlamalarını tarayıcınızda karşılaştırın.

  13. Hands-on · 3 min okuma

    MPC Laboratuvarı — bir ufuk ve direksiyon sınırları içinde eğrilik dizisini yeniden çözme

    Ufuğu, ağırlıkları ve direksiyon sınırını değiştirin; tahmin edilen yolları, çözücü yakınsamasını ve başarısızlık durumunda izlenen yaklaşımı tarayıcınızda karşılaştırın.

  14. Hands-on · 2 min okuma

    Yol takibi karşılaştırma Laboratuvarı — PP, APP, RPP, Stanley ve MPC'yi aynı koşullar altında çalıştırın

    Beş takip kontrolörünü tek bir araç, yol, başlangıç durumu ve direksiyon sınırı altında birlikte çalıştırın; çapraz iz hatasını, düzgünlüğü ve tamamlanmayı ortak ölçüt tanımlarıyla karşılaştırın.

Search this field →