西门子测量仪表7KM PAC3100

西门子测量仪表7KM PAC3220

　　简单概况一下，正运动技术VPLC516E系列产品，具有丰富的硬件资源，强大的运动控制功能，简单易用的机器视觉开发，一站式ZDevelop开发环境

负载限制：您为机器人选择的驱动器类型需要足够的扭矩来应对其预期承受的负载。

一、两者定义

　　PLC是ProgrammableLogicController即可编程逻辑控制器的缩写，是一种具有微处理器的用于自动化控制的数字运算控制器，可以将控制指令随时载入内存进行储存与执行。

　　PAC是ProgrammableAutomationController即可编程自动化控制器的缩写简称。工控中PAC的概念定义为：控制引擎的集中，涵盖PLC用户的多种需要，以及制造业厂商对信息的需求。

　　二、两者区别

　　1.两者的编程接口不同，因此具有不同的功能。

　　PAC通常使用C或C++进行编程，因此具有开放式体系结构并采用模块化设计;而PLC程序执行简单，可以以有限的内存以及离散的输入和输出运行程序。

　　2.PLC在小型自动化任务中表现良好，例如单机控制(使用触发器进行开和关)或小规模的楼宇自动化(照明，温度控制等)。

　　PAC更倾向于复杂和大规模的自动化架构，特别适合于多域监视和控制。如先进智能的过程控制、运动控制、驱动控制、视觉应用程序和HMI等。

　　3.由于PAC的模块提供了易于编程的功能，因此很容易将组件从PAC中装卸。同时，简化的编程使其能够监视和控制成千上万个输入/输出(I/O)。

　　而PLC是依赖电缆的控制系统，添加设备会增加额外的布线。使用传统方法很难在紧凑的端子中布线，所以制造商现在使用的是预制电缆组件，而不是离散的点对点布线。

　　综上便是PLC与PAC有什么区别的介绍。对于PLC与PAC有疑问的朋友，这一文便教会你分辨PLC与PAC。

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“好的控制算法应该是强大物理概念和数学工具的结合，即在对实际物理世界中的问题深刻理解的基础上，找到合适的数学工具去描述和解决

本篇文章主要针对直流无刷电机的保养进行阐述。

同时定位与建 图 (Simultaneous Localization andMapping，SLAM) 技术自 1988 年被提出以来，主要用于研究移动机器人的智能化。目前配备了激光雷达、摄像头、惯性导航模块 (Inertial Measurement Unit，IMU) 等关键传感设备的智能载体借助 SLAM 技术已经能满足室内场景的自主导航任务。SLAM 技术是在未知环境中实现自主定位的关键技术， 而基于激光雷达同时定位与地图构建 ( 激光 SLAM) 的技术广泛应用在无人驾驶、室内外机器人导航及三维重建等领域。激光SLAM 之所以能作为无人驾驶定位方案中不可或缺的技术，其主要原因在于：(1) 激光 SLAM 无需对定位场景进行预先布置， 即能在未知的环境中进行定位服务;(2) 激光能准确测量障碍点的角度与距离;(3) 能在光线较差、光照变化较大的环境下工作;(4) 能够生成便于导航的栅格地图与直观的点云地图。

　　前谷歌无人车 Sebastian Thrun 在其 2005 年出版的经典著作《概率机器人》一书中介绍了如何基于概率滤波的方法使用二维激光雷达进行地图构建和定位。该书详细阐述了从基于 RB 粒子滤波 (Rao-Blackwellised Particle Filter， RBPF) 的经典 FastSLAM 算法，逐步发展成为基于激光雷达建图标准 GMapping 算法的过程 [4]。2016 年，Google 开源其优化的激光 SLAM 算法 Cartographer，该算法改进了GMapping 计算耗时且无法有效处理闭环的缺点，利用帧间点云地图匹配与子地图构建思想有效地弥补了 GMapping 的缺陷。

　　尽管激光 SLAM 技术可以在一定场景下满足定位精度的要求，但是难以在全工况的自动驾驶场景中提供持续、稳定的高精度定位输出。另外，由于定位场景的结构相似性且激光点云对环境的描述能力不足，容易发生 SLAM 的闭环检测误报(False Positives) 现象，从而降低系统定位与建图性能。本研究旨在通过将地磁信号与激光 SLAM 的闭环检测环节融合， 提出激光 SLAM 在应对结构相似性及激光强干扰场景下的定位与建图任务时的创新解决方法。同时，本研究将此技术应用到无人驾驶的定位与建图领域，实现了无人驾驶汽车全天候、全地域的基于矩阵补全的无人车定位，提升了无人驾驶汽车定位算法的性与稳定性。

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但随着汽车电子技术的爆发式发展，ECU数量不断增长，影音娱乐信号也纳入车内通信，这使得高实时、低带宽的传统车载总线开始不适应汽车电 子发展趋势。

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　　主要的运动控制功能如下：　　1.16轴EtherCAT总线运动控制，EtherCAT同步周期1ms;　　2. 电子凸轮、直线插补、圆弧插补、连续轨迹加工等复杂的运动控制;　　3. 可支持Delta、SCARA、6关节、双旋转等30+种机械手模型算法;　　4. 支持2路输出，实现位置同步输出PSO，应用于精密点胶、激光加工等行业;　　5. 支持2路PWM输出，可用于点胶胶量控制、激光能量控制等;　　6.支持输出功能，可用于视觉飞拍;　　7.支持手轮高速编码器输入接口;　　8.支持2路高速锁存功能，可用于捕捉色标和锁存编码器实时位置

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激光 SLAM 闭环检测

　　近年来一些国外学者为解决闭环检测误报现象对 SLAM 系统的影响，提出了闭环验证算法。Bosse 与 Roberts 的工作提出，利用熵序列之间的相关性之和与投影直方图的验证度量来估计闭环检测的正确性，并在此基础上提升了闭环检测的正确率。Granstrom 等提出了基于变换后扫描并在配准的闭环检测验证标准。Corso 提出在室内环境中严格处理闭环验证时，由于闭环的现象可以从多种传感器的数据源中被检测到，因此应将闭环验证算法与闭环检测算法分成两个方向进行研究。此外，Gao 与 Harle 在已有报道的基础上，提出将地磁序列信号的匹配定位方法用于矫正基于 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 的 SLAM 闭环检测环节，以此来提高行人步态检测与定位的精度。

　　(a)

常见闭环误检干扰及错误定位与建图

2.png

　　(c) 闭环误检与错误定位 (d) 环境干扰中的错误建图图 1 常见闭环误检干扰及错误定位与建图

　　2.2 闭环检测模型

　　闭环检测是指无人车经过一段较长行程并再次回到曾经历过的位置时，对地图中曾观测到的特征进行二次观测，同时通过两次观测的差异对全局地图进行调整，以减少定位与建图过程中的误差累计。目前主要的闭环检测方法包括：(1) 帧与帧闭环检测;(2) 帧与子图闭环检测;(3) 子图与子图闭环检测。以上闭环检测算法都是采用相关性扫描匹配，通过旋转矩阵 R 与平移向量 T 判断两帧激光点云的相似性。当激光雷达获得新的扫描帧时，在其附近一定范围搜索匹配帧，若该匹配帧符合要求，则认为是一个回环。该匹配问题可以描述为如下公式：