AGV Dynamics

AGV Dynamics (AGV 역학)

AGV의 동적 모델은 AGV의 물리적 움직임을 설명하는 수학적 모델로, 이 모델은 주로 질량, 힘, 속도 등의 요소를 포함.

AGV Dynamics (AGV 역학)

AGV의 동적 모델은 다음과 같은 형태로 표현:

\[ M(q) \dot{R} + C(q, \dot{q})R + G(q) + F(\dot{q}) + \tau_d = B(q) \tau \]

여기서 각 항은 다음과 같다.:

  • \( q = [p_x, p_y, \theta]^T \): 위치 벡터 (AGV의 x, y 좌표와 방향 각도)
  • \( R = [v, \omega]^T \): 속도 벡터 (AGV의 선형 속도 \(v\)와 각속도 \(\omega\))
  • \( \tau = [\tau_1, \tau_2]^T \): 제어 입력 벡터 (좌측과 우측 모터의 토크)
  • \( M(q) \): 질량 행렬
  • \( C(q, \dot{q}) \): 코리올리 행렬
  • \( G(q) \): 중력 벡터
  • \( F(\dot{q}) \): 마찰 벡터
  • \( \tau_d \): 외란 벡터
  • \( B(q) \): 제어 입력 매핑 행렬

각 행렬과 벡터의 정의는 다음과 같다:

1. 질량 행렬 \( M(q) \)

\[ M(q) = \begin{bmatrix} \frac{2I_w}{r^2} + 2m_w + m_v & 0 \\ 0 & \frac{2b^2}{r^2}I_w + I_z \end{bmatrix} \]


\[ M(q) = \begin{bmatrix} \frac{2I_w}{r^2} + 2m_w + m_v & 0 \\ 0 & \frac{2b^2}{r^2}I_w + I_z \end{bmatrix} \]

2. 코리올리 행렬 \( C(q, \dot{q}) \)

\[ C(q, \dot{q}) = \begin{bmatrix} 0 & -dm_v \dot{\theta} \\ dm_v \dot{\theta} & 0 \end{bmatrix} \]


\[ C(q, \dot{q}) = \begin{bmatrix} 0 & -dm_v \dot{\theta} \\ dm_v \dot{\theta} & 0 \end{bmatrix} \]

3. 중력 벡터 \( G(q) \)

\[ G(q) = 0 \]


\[ G(q) = 0 \]

4. 마찰 벡터 \( F(\dot{q}) \)

\[ F(\dot{q}) = F_c \dot{q} \]


\[ F(\dot{q}) = F_c \dot{q} \]

5. 제어 입력 매핑 행렬 \( B(q) \)

\[ B(q) = \begin{bmatrix} \frac{2}{r} & \frac{2}{r} \\ -\frac{2b}{r} & \frac{2b}{r} \end{bmatrix} \]


\[ B(q) = \begin{bmatrix} \frac{2}{r} & \frac{2}{r} \\ -\frac{2b}{r} & \frac{2b}{r} \]

AGV의 운동 방정식

AGV의 상태 변화율 \( \dot{R} \)를 구하기 위해 운동 방정식을 정리하면:

\[ \dot{R} = -M^{-1}(q) (C(q, \dot{q})R + D(q) - B(q) \tau) \]

여기서 \( D(q) = F(\dot{q}) + \tau_d \) 입니다.

요약

AGV의 동적 모델은 AGV의 물리적 움직임을 설명하는 수학적 모델이다. 이 모델은 AGV의 위치, 속도, 질량, 코리올리 효과, 마찰, 외란 등을 포함한다. 이러한 모델을 기반으로 AGV의 제어 입력을 계산하여 원하는 궤적을 추적할 수 있다.

How can I run python scikit-learn on Raspberry Pi? - Stack Overflow

 

How can I run python scikit-learn on Raspberry Pi?

I'm new in embedded programming, and would like to understand what I need to do to run python scikit-learn on a capable embedded processor. See Raspberry Pi as an example.

stackoverflow.com

 

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Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126 해결방법  (1) 2022.01.06

Tensorflow를 이용하여 CNN을 학습하려고 하는데 다음과 같은 에러가 발생하였다.

"Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 126"

이는 CUDA 11.5와 cuDNN 8.3.1을 사용하였을 때 발생하는 오류라고 한다.

cuDNN의 버전을 한단계 낮추어 "Download cuDNN v8.2.4 (September 2nd, 2021), for CUDA 11.4"를 설치하면 된다.

이전 버전들이 있는 저장소로 이동
v8.2.4 for CUDA 11.4 설치

다운로드 받은 cuDNN 파일의 압축을 해제한 후 내부에 있는  bin, include, lib 폴더를 기존 CUDA가 설치되어있는 폴더인 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5에 붙여넣어주면 설치가 완료된다.

 

이와 같이 cuDNN을 설치하면 에러가 해결된다.

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