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机器人编队控制程序已开发,用于形成统一队形并到达目标点。

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简介:
在静态环境下,通过采用人工势场法的策略,对多机器人进行编队控制,促使它们协同构建出一致的队形,最终抵达预定的目标位置。这一过程旨在最终达成机器人编队的协同移动以及避障功能。

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  • 及同步抵.zip
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    本项目为一个多机器人编队控制系统,旨在实现多个机器人协同工作并同时达到指定目标。通过优化算法确保团队高效协作和精准定位,适用于复杂环境下的任务执行与研究探索。 在静态环境中,采用人工势场法进行多机器人编队操作,使多个机器人能够形成统一的队形并到达目标点,从而实现编队与避障功能。
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    本资源探讨了机器人编队控制系统及其避障算法,重点分析了编队一致性问题和相关程序设计,适用于机器人技术研究者和爱好者。 该程序实现了多个移动机器人的群集一致性,并具备避障功能。
  • RobotMove.zip_Robotmove__航迹_配置
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    本项目包含机器人集群的编队控制、航迹跟踪与队形调整算法,适用于多机器人系统的协同作业和智能导航研究。 实现简单的领航跟随编队控制,并能够调整队形和轨迹。
  • .pptx
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    本演示文稿探讨了机器人编队控制系统的原理与应用,涵盖多机器人协调、路径规划及通信技术等关键领域。 本PPT旨在探讨多智能体协同控制课程的应用,并通过机器人领域的实例进行具体展示。参考文献为《多机器人混合编队控制》,发表于北京邮电大学学报2008年刊。
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    本资源为Satellite Formation Control,涵盖卫星编队控制、相对运动与姿态控制等主题。包含卫星编队的概念、策略及队形保持技术等内容。适合航天工程专业研究者和学生学习使用。 利用MATLAB的Simulink中的S函数对卫星的轨道六根数进行控制,实现卫星编队的队形保持。
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    本资源提供基于人工势场法的机器人编队控制源代码,适用于研究与开发中实现多机器人系统的协同作业和路径规划。 人工势场编队控制涉及利用人工势场算法实现机器人编队的协调与操控。这种方法通过模拟物理领域的引力和斥力概念来指导多机器人的相对位置调整及路径规划,以达到高效、稳定的群体运动效果。相关研究中的人工势场法为解决复杂环境下的机器人协作问题提供了有效的理论支持和技术手段。
  • MATLAB仿真
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    本研究利用MATLAB进行基于目标点的无人机编队控制系统的仿真实验,验证了不同编队策略下的飞行稳定性与协调性。 基于目标点的编队控制MATLAB仿真的相关内容可以在相关技术博客上找到详细讲解。该文章深入探讨了如何利用MATLAB进行多智能体系统的编队控制仿真,并提供了具体的实现步骤和技术细节,非常适合对这一领域感兴趣的研究者和工程师参考学习。
  • 及MATLAB仿真
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    本作品聚焦于多机器人系统的协同控制技术,涵盖编队形成、跟踪与避障策略,并提供基于MATLAB的仿真程序以验证算法的有效性。 本段落研究了多机器人编队控制中的队形形成问题,并采用人工势场法来解决这一难题。这种方法结构简单、计算方便,便于对多个机器人的实时操控。首先,利用目标点搜索算法确定多机器人的队形位置,确保它们在空间中不会绕路并减少编队所需时间;其次,在行进过程中通过人工势场方法规划各机器人路径,并采用优先级避障策略防止碰撞;最后,进行仿真测试以验证所提方案的有效性及其实现的简便性。
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    本视频详细讲解并演示了如何使用MATLAB开发环境,通过设计拓扑结构与跟随领导算法来操控五个机器人完成复杂的编队任务,包括避障和动态调整队形。附带的源代码将帮助学习者深入理解编程细节,适用于研究或教学用途。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码支持运行,并经过测试确认有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其他调用函数m文件;无需额外操作即可直接运行。 2. 运行所用版本为Matlab 2019b。如遇到问题,请根据错误提示进行相应修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行,等待程序完成以获取结果。 4. 如需进一步服务或咨询,请与博主联系。具体包括: 1. 博客或资源完整代码提供 2. 期刊论文复现帮助 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作机会