拉格朗日方程组

惯性力与达朗贝尔原理 根据牛顿第二定律有 F+Fn=ma, 其中F是主动力,Fn是约束力。将ma移至等号左面得到F+Fn-ma=0。把-ma看成一个力,则有F+Fn+Fi=0。可见物体在主动力、约束力和惯性形成的力这三个力的作用下保持平衡。这样就可以使用静力学中的工具解决动力学总的问题。 … 阅读更多 »拉格朗日方程组

archlinux apache服务器https改造

HTTPS HTTPS的主要思想是在不安全的网路上建立一安全信道,并可在使用适当的加密套件和伺服器凭证可被验证且可被信任时,对窃听和中间人攻击提供合理的防护。 现在很多网站已经采用了https。如果没有的话,使用chrome等浏览器会提示不安全。一些网站还提到是否采用https会影响网页在… 阅读更多 »archlinux apache服务器https改造

switch无法连接到服务器

在一些地方网络连接任天堂服务器很好,但也有些会报错:switch无法连接到服务器。如果本身网络没有问题,而连不上服务器可以通过以下几种方式优化。尤其是DNS简单实用,足够连接任天堂服务器下载游戏。但有玩网络游戏需求的用户最好还是使用游戏加速度(例如网易UU)。 修改DNS服务器 首先选择在… 阅读更多 »switch无法连接到服务器

整合两轮车模型与传感器融合模型

上一篇文章中对两轮车的模型进行了验证。核心思想是用模型和输入估计系统的后面的输出,再根据实际采得的数据进行比较以对模型进行验证。这里模型的输出是两轮车的车体角度。实际工作中,该角度是通过加速度计和陀螺仪两个传感器的数据融合得到。整个系统工作结构如下图所示。这里融合模型较准确,以其输出作为标… 阅读更多 »整合两轮车模型与传感器融合模型

两轮车模型验证

本文主要是对上一篇文章中通过matlab系统拟合工具箱得到的模型进行 两轮车模型验证 。首先使用卡尔曼滤波器进行状态估计,然后迭代模型根据输入预测未来控制对象输出。统计预测的输出和实际输出误差作为评价手段。比较误差与预测步数、系统输出之间关系,评价模型的可用性和最佳预测步数。 状态估计 使… 阅读更多 »两轮车模型验证

使用Matlab system identification工具箱辨识两轮车模型

一、系统辨识工具箱基本操作 数据导入: 我现在使用的都是时域数据,所以点击左上角的导入数据,然后点击时域数据,出现如下窗口。分别填入相关变量名称和参数导入即可。 另一个方法是在matlab中先处理一下数据,建立一个data object,然后导入object即可。其他相关参数可以自动填写。… 阅读更多 »使用Matlab system identification工具箱辨识两轮车模型