Advertisement

集群环境中拖拉机-挂车轨迹优化代码:精准的拖拉机-挂车轨迹优化工具-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本作品为一款基于MATLAB开发的高效工具,专注于在集群环境中实现精确的拖拉机-挂车行驶路径优化。通过先进的算法,显著提高作业效率与路线规划准确性,适用于农业机械自动化管理领域。 这段代码用于牵引拖车车辆的轨迹规划,其主要特点如下: 1. 运动学及环境因素(例如防撞条件)被精确描述,没有任何抽象或近似。 2. 目标是追求最优结果而非仅仅满足可行性要求。 3. 模型确保相邻粗网格点间的约束得到满足。基于严格的惩罚函数机制,大规模的约束成功地整合进优化标准中,从而将动态优化问题转化为决策变量有简单边界的静态优化问题。 4. 采用元启发式方法作为优化器来保证全局最优解的能力。 5. 此代码可以扩展以考虑各种不同的优化目标。实际上它是一个统一框架,但其唯一的缺点是耗时较长,在获得满意结果前需要花费一定的时间。 有兴趣的读者可参考李白和邵志江于2016年1月发表在《软件工程进展》上的文章“杂乱环境下铰接轮式车辆的精确轨迹优化”以获取更多详细信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ---MATLAB
    优质
    本作品为一款基于MATLAB开发的高效工具,专注于在集群环境中实现精确的拖拉机-挂车行驶路径优化。通过先进的算法,显著提高作业效率与路线规划准确性,适用于农业机械自动化管理领域。 这段代码用于牵引拖车车辆的轨迹规划,其主要特点如下: 1. 运动学及环境因素(例如防撞条件)被精确描述,没有任何抽象或近似。 2. 目标是追求最优结果而非仅仅满足可行性要求。 3. 模型确保相邻粗网格点间的约束得到满足。基于严格的惩罚函数机制,大规模的约束成功地整合进优化标准中,从而将动态优化问题转化为决策变量有简单边界的静态优化问题。 4. 采用元启发式方法作为优化器来保证全局最优解的能力。 5. 此代码可以扩展以考虑各种不同的优化目标。实际上它是一个统一框架,但其唯一的缺点是耗时较长,在获得满意结果前需要花费一定的时间。 有兴趣的读者可参考李白和邵志江于2016年1月发表在《软件工程进展》上的文章“杂乱环境下铰接轮式车辆的精确轨迹优化”以获取更多详细信息。
  • 辆路径MATLAB-规划
    优质
    本项目利用MATLAB编写程序,专注于农业机械中拖拉机拖车的路径规划与优化。通过算法实现高效、安全的拖拉机拖车行驶路线设计。 车辆路径MATLAB代码简介:拖挂卡车的路径规划方法采用自适应同伦热启动法寻找合适的离散程度,并使用一阶显式Runge-Kutta方法解决离散问题,利用Interior Point Method (IPM) 解决非线性规划问题。 工具包括: - MATLAB - AMPL(ipopt) 参考文献:Trajectory Planning for a Tractor with Multiple Trailers in Extremely Narrow Environments: A Unified Approach, IEEE 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 在原代码基础上进行了改进,增加了障碍物的情况。具体来说: - Case1和Case2对比了相同障碍物的情况下车辆初始位置的变化对路径的影响。 - Case1和Case3对比了障碍物轻微左移对路径的影响。 - 在Case4中改变了初始setp值,并观察最后结果中的自适应step变化情况。 在Adaptively Homotopi部分进行了相应的调整。
  • MATLAB-iLQGDDP
    优质
    简介:本项目采用MATLAB进行iLQG-DDP(迭代线性二次型调节器与动态规划)算法实现,专注于路径规划及轨迹优化问题的研究与应用。 在 MATLAB 开发环境中,iLQG/DDP 轨迹优化算法是一种用于解决确定性有限层最优控制问题的技术。该方法结合了迭代线性二次调节器(iLQG)与差分动态规划(DDP),旨在通过改进轨迹来提升机器人路径规划和控制系统设计的性能。 iLQG 算法采用基于动态编程的方法,通过反复迭代逐步优化控制器的设计。每次迭代中,它将非线性系统进行线性化,并解决一个二次规划问题以获取近似的最优控制输入。这种方法的优点在于能够处理复杂的非线性动力学系统,同时保持计算效率。 DDP(Differential Dynamic Programming)则是一种动态规划技术,通过求解系统的二次型贝尔曼方程来寻找最优的控制策略。它通过对状态转移方程进行二阶泰勒展开,将原问题转化为一系列局部线性的子问题,并解决这些子问题以找到其最优解。DDP 的优势在于能够精确捕捉到控制系统中的局部优化特性。 在提供的文件列表中,包含以下关键内容: 1. `iLQG.m`:实现 iLQG 算法的核心代码,可能包括初始化、线性化和二次规划求解等步骤的函数。 2. `demo_car.m`:一个关于汽车模型的示例程序,展示了如何使用 iLQG/DDP 方法优化车辆行驶轨迹或控制性能。 3. `boxQP.m`:解决带边界限制条件下的二次规划问题(Quadratic Programming with Box Constraints)的函数,确保控制信号在合理范围内操作。 4. `demo_linear.m`:一个线性系统的演示程序,展示了 iLQG/DDP 在简单系统中的应用情况,有助于理解算法的基本工作原理。 5. `license.txt`:包含软件使用条款和版权信息。 为了掌握并有效运用 iLQG/DDP 轨迹优化技术,你需要熟悉以下内容: - 非线性动态系统的概念基础及状态空间模型、动力学方程等知识; - 二次规划(Quadratic Programming, QP)的基本理论; - 线性化方法如泰勒级数展开的使用技巧; - 动态编程的核心原理,特别是贝尔曼方程和价值迭代的应用; - 控制理论中的 LQR(Linear Quadratic Regulator),它是 iLQG 的基础; - MATLAB 编程技能。 通过深入理解这些概念并实际操作提供的示例文件,你将能够掌握 iLQG/DDP 算法,并将其应用于各种轨迹优化问题中。这不仅对学术研究有帮助,也适用于控制工程、机器人学和自动化等工业领域中的应用需求。
  • Matlab—6.832项目:欠驱动系统
    优质
    本项目为MIT 6.832课程作业,利用Matlab进行凸优化编程,针对欠驱动系统的运动特性,实现高效轨迹优化算法的设计与仿真。 该存储库包含用于通过TrajOpt对欠驱动系统进行轨迹优化的代码。TrajOpt是一种基于顺序凸优化(SCO)的方法,它通过迭代求解局部近似凸子问题来解决非凸问题。我们使用Matlab中的CVX实现这一算法,并在Drake框架内解决子问题。考虑了不同的动力学约束,包括前向Euler、后向Euler、中点Euler和并置约束方法。仿真结果部分可用。 要运行matlab文件,您需要安装Drake和CVX。run_nlink.m提供了如何使用我们的代码进行轨迹优化的示例,并且此文件应与提供的功能一起放在drake目录下(例如:drake/examples/PlanarNLink)。
  • Matlab-6.832项目:欠驱动系统
    优质
    本项目为MIT 6.832课程作业,运用MATLAB进行凸优化编程,针对欠驱动系统的运动特性,实现高效轨迹优化算法设计与仿真。 该存储库包含用于通过TrajOpt方法对欠驱动系统进行轨迹优化的代码。TrajOpt是一种基于顺序凸优化(SCO)的方法,通过迭代求解局部近似凸子问题来解决非凸问题。我们使用Matlab中的CVX工具实现此算法,并在Drake框架内处理子问题。考虑了不同的动力学约束条件,包括前向Euler、后向Euler、中点Euler以及并置约束方法。 仿真结果部分可用。要运行matlab文件,请安装Drake和CVX。run_nlink.m展示了如何使用我们的代码进行轨迹优化的示例,并且此脚本应该放置在drake目录下的特定位置(drake/examples/PlanarNLink/)。
  • hybrid_pseudo_L.rar_飞行_混合伪谱法_
    优质
    本资源为飞行器路径规划研究提供了一种高效的算法实现方案,采用混合伪谱法进行飞行轨迹优化,旨在提升飞行任务中的性能和效率。文件包含相关代码与示例数据,适用于学术探讨及工程应用。 高超声速飞行器上升轨迹优化计算采用勒让德伪谱法直接优化方法进行。
  • 流畅拽与回放
    优质
    本工具提供无缝流畅的拖拽功能及精确记录和回放操作路径的能力,大幅提升用户在设计、编程等场景下的工作效率和体验。 一个简单的拖拽并存储拖拽轨迹的例子,并能够回放该拖拽轨迹。
  • 利用MATLAB进行无碳小
    优质
    本项目旨在通过MATLAB软件对无碳小车的行驶路径进行仿真与优化,力求提高其运行效率和精准度。 全国大学生工程训练综合能力竞赛中的无碳小车MATLAB轨迹优化方法。
  • GPOPS5.2软件包
    优质
    GPOPS 5.2是一款先进的MATLAB软件包,专为解决最优控制问题中的连续动态系统进行路径规划与性能优化设计。 轨迹优化在工程与科学计算领域非常常见,特别是在机器人学、航空航天及控制理论等领域。GPOPS(Generalized Pseudo-Spectral Optimal Control Problem Solver)是一个专业的软件包,专门用于解决这类问题。作为最新版本的GPOPS5.2提供了一种高效且灵活的方法来处理复杂的非线性轨迹优化难题。其核心算法基于伪谱法,这是一种将连续时间优化问题转化为离散优化问题的技术。通过在一组精心选择的节点上插值,伪谱方法可以实现高精度近似,并能应对包含高阶导数约束的问题。这种方法的优势在于能够生成平滑解且对初始猜测不敏感,有利于全局优化。 GPOPS5.2运行于MATLAB环境中,利用了该环境丰富的数学库和可视化功能以及其强大的编程环境。用户可以使用GPOPS提供的接口来定义优化问题的动态模型、目标函数及约束条件。首先需要理解如何设置问题规范形式,包括状态变量、控制输入及初始与终端条件的定义;然后编写M文件描述系统的动力学模型,通常涉及微分方程表示;最后设定目标函数和约束条件。 当这些问题被正确地设置后,GPOPS5.2会自动处理网格生成、插值以及优化过程。在实际应用中,该工具可用于各种任务如航天器轨道转移、机器人运动规划及能源系统控制策略设计等。对于每个特定的应用场景,可能需要调整参数(例如节点数量和优化算法类型)以达到最佳性能。 学习使用GPOPS5.2可以通过查阅官方文档以及参考已发表的研究论文来实现。这些资源有助于用户更好地理解和掌握如何有效地利用该工具解决实际问题。作为一款强大的轨迹优化解决方案提供商,对于那些面对复杂非线性轨迹优化挑战的专业人士来说,它无疑是一个理想的选择。 通过在MATLAB环境中运行GPOPS5.2,用户可以充分利用其便利性和强大功能来高效求解复杂的轨迹优化难题。无论是初学者还是经验丰富的专业人士,在深入学习和实践过程中都能提升自己在此领域的专业能力。