Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: configuration space

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Small time local controllability of driftless nonholonomic systems in a task-space

Duleba Ignacy, Mielczarek Arkadiusz

Archives of Control Sciences

2019

Vol. 29, No. 3

423--436

In this paper a small time local controllability, naturally defined in a configuration space, is transferred into a task-space. It was given its analytical characterization and practical implcations. A special attention was put on singular configurations. Theoretical considerations were illustrated with two calculation examples. An extensive comparison of the proposed construction with the controllability defined in an endogenous configuration space approach was presented pointing out to their advantages and disadvantages.

Planowanie manewru dokowania manipulatora kosmicznego typu planarne trójwahadło metodą endogenicznej przestrzeni konfiguracyjnej

Ratajczak A., Ratajczak J.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

2018

z. 196

51--60

W pracy przedstawiono propozycję algorytmu planowania ruchu manipulatora kosmicznego w obecności przeszkód. Wprowadzono matematyczny model dynamiki manipulatora kosmicznego typu planarne trójwahadło, który następnie poddano częściowo linearyzującemu sprzężeniu zwrotnemu. Algorytm planowania ruchu oparty jest na idei endogenicznej przestrzeni konfiguracyjnej. Zadanie planowania ruchu wraz z unikaniem przeszkód zostało rozwiązane przy pomocy algorytmu z priorytetowaniem zadań. Efektywność pracy algorytmu została przedstawiona przy pomocy badań symulacyjnych.

In this paper we propose the motion planning with obstacle avoidance algorithm for space manipulator. The introduced dynamics of planar triple pendlum space manipulator is subjected to the partially feedback linearization. The motion planning algorithm is derived with an endogenous configuration space approach and the obstacle avoidance is included through the prioritarian approach. The efficiency of the presented method is illustrated with simulations.