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基于MATLAB Simulink的固定翼无人机侧向轨迹控制

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简介：
本研究利用MATLAB Simulink平台，设计并实现了一套针对固定翼无人机侧向轨迹控制的算法，旨在提升飞行稳定性和操控精度。 利用横向无人机仿真模型，并采用PID控制方法，在MATLAB GUI界面中调节控制器参数以影响无人机的偏航轨迹控制。该系统使用倾斜转弯或协调转弯的方式进行侧向偏离控制。所使用的MATLAB版本为2018b。

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  • 基于MATLAB Simulink的固定翼无人机侧向轨迹控制
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    本研究利用MATLAB Simulink平台，设计并实现了一套针对固定翼无人机侧向轨迹控制的算法，旨在提升飞行稳定性和操控精度。 利用横向无人机仿真模型，并采用PID控制方法，在MATLAB GUI界面中调节控制器参数以影响无人机的偏航轨迹控制。该系统使用倾斜转弯或协调转弯的方式进行侧向偏离控制。所使用的MATLAB版本为2018b。
     
  • 四旋翼无人机轨迹跟踪控制的Simulink&GUI文件.rar
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    本资源包含用于四旋翼无人机轨迹跟踪控制的Simulink模型及GUI设计文件，适用于飞行控制系统的研究与开发。 资源包括四旋翼无人机轨迹跟踪控制的Simulink和GUI源文件。用户可以自行设置6个跟踪点，并调节PID参数。此项目适合初学者学习GUI设计及无人机控制系统。
     
  • 基于MATLAB/Simulink的无人车轨迹跟踪控制实现
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    本研究利用MATLAB/Simulink平台，开发了一种高效的算法，实现了对无人车行驶路径的精准跟踪控制。 无人车轨迹跟踪控制的MATLAB实现可以通过Simulink来完成。
     
  • 基于MATLAB/Simulink的无人车轨迹跟踪控制实现
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    本研究采用MATLAB/Simulink平台，设计并实现了针对无人车辆的高效轨迹跟踪控制系统，验证了算法的有效性和鲁棒性。 无人车轨迹跟踪控制的MATLAB实现可以通过Simulink来完成。
     
  • 基于PID控制器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制及仿真优化
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    本研究探讨了利用PID（比例-积分-微分）控制器实现四旋翼无人机精确轨迹跟踪的方法，并通过仿真实验进行了性能优化。 0. 直接运行simulink仿真文件.slx。 1. 如果在执行过程中遇到警告或错误提示指出某些文件或变量无法识别，请尝试将包含所需文件的整个文件夹添加到MATLAB搜索路径中，或者直接进入该最内层子目录下进行程序运行操作。 2. 若要移除Simulink模块上的封面图（即使用了封装技术），可以右键点击目标模块选择“Mask”，然后在弹出窗口中选“Edit Mask”并单击左下方的“(Unmask)”按钮来取消封套显示效果。 3. 为了提高仿真执行速度，可以通过调整S-Function采样间隔或利用To Workspace模块将所有数据导至工作空间，并使用脚本段落件绘制动态变化过程图示来进行优化处理。 4. 当改变系统初始位置和参考轨迹后仍无法实现良好跟踪性能时，则需重新校准PID参数。通常情况下，建议首先调整高度（z轴）方向上的PID设置，随后再依次针对水平平面内(x, y)的定位进行相应调节；遵循由内部环路至外部闭环逐步优化的原则。 5. 若要执行初始化文件quadrotor_params.m中的内容，在仿真模型中找到空白区域右键点击选择“Model properties”，接着在弹出菜单里导航到“Callbacks”选项卡下的InitFcn设置项即可。
     
  • 基于Simulink的固定翼无人机模型仿真试验.zip
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    本资源为一个基于MATLAB Simulink平台的固定翼无人机系统建模与仿真的项目文件集合。包含飞行控制算法的设计、气动参数输入及性能分析等内容，适用于科研和教学场景。 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果示例。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等，并提供无人机等多种领域的Matlab仿真内容。 标题所示的内容介绍详尽。如需了解更多详情，请访问博主主页并使用搜索功能查找相关博客文章。 适用人群：本科生和研究生，适用于科研与教学学习用途。 博主简介：热爱科学研究的MATLAB开发者，在技术提升的同时注重个人修养的精进，并欢迎进行MATLAB项目的合作交流。
     
  • 基于MATLAB的飞翼无人机鲁棒控制研究-飞翼无人机-鲁棒控制-MATLAB
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    本研究运用MATLAB软件针对飞翼无人机进行鲁棒性控制分析与设计，旨在提升飞行器在复杂环境下的稳定性和适应能力。通过精确建模和算法优化，确保了系统的高性能和可靠性。 本段落详细介绍了飞翼无人机的鲁棒控制原理及其在Matlab中的实现方法。由于其独特的构型，飞翼无人机面临诸多不确定性因素，导致飞行过程复杂多变。文章首先探讨了鲁棒控制的概念与意义，并重点阐述了“最坏情况设计”的思想，旨在确保系统在各种环境下的稳定性。接着详细介绍了鲁棒控制的具体流程，包括系统建模、不确定性分析、控制器（如H∞、滑模和自适应控制）的设计方法以及仿真实验和硬件实验的实施步骤。文章最后提供了完整的Matlab源码与运行指南，并展示了开环及闭环系统的响应对比结果，以证明所设计鲁棒控制器的有效性。 本段落适合从事航空航天工程的专业人士，特别是专注于无人机构型控制领域的研究人员；同时也适用于具备一定自动化控制理论基础且对Matlab仿真感兴趣的学者和学生。使用场景包括希望通过理论研究提升无人机控制系统性能的科研人员或从业者，以及希望掌握从建模到验证完整鲁棒控制方法论的学生。 提供的仿真代码不仅适于学术研究与学习，也可作为工业项目初步设计的重要参考材料。
     
  • 基于Swarmlab的Matlab固定翼无人机集群仿真
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    本研究利用Swarmlab工具箱在MATLAB环境中进行固定翼无人机集群仿真实验，探索优化算法与编队控制策略。 本段落讨论了两种无人机集群算法：_olfati_saber集群算法和_vasarhelyi集群算法，并基于SwarmLab的Matlab平台进行了无人机集群仿真实验。
     
  • 基于PID算法和Simulink S-Function模块的四旋翼无人机轨迹跟踪控制仿真研究
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    本文探讨了利用PID控制算法及Simulink S-Function模块实现四旋翼无人机的精准轨迹追踪技术，并进行详尽仿真实验，为无人飞行器的自主导航提供理论依据和技术支持。 基于PID算法与Simulink的S-Function模块实现四旋翼无人机轨迹跟踪控制仿真研究，涵盖多种轨迹模式。该程序使用MATLAB Simulink S-Function模块编写，并配有详细的注释和齐全的参考资料。 2D案例包括： 1. 8字形轨迹跟踪 2. 圆形轨迹跟踪 3D案例包括： 1. 定点调节 2. 圆形轨迹跟踪 3. 螺旋轨迹跟踪 该研究重点在于基于PID算法的四旋翼无人机Simulink仿真程序，探讨其在不同模式下的轨迹跟踪控制与性能表现。
     
  • 轨迹控制：应用于无人船的轨迹跟踪控制系统
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    本研究聚焦于开发适用于无人船的高效能轨迹跟踪控制技术，旨在实现船舶自主航行时的高精度路径跟随和动态调整能力。 TrajectoryControl用于无人船的轨迹跟踪控制，在基于Matlab的验证数学模型中使用了两轮差速的小车模型。在Trajectory and Control.m文件中的代码主要通过PID环节对航向角进行控制，使小车朝目标前进。而在trajectory(两个闭环).m文件中，则是利用PID环节同时对航向角和距离进行控制，以引导小车到达目的地（效果很好）。我会设定小车的起点坐标为x=2, y=1, theta=pi/6以及终点限制在x=10, y=10；同样地，也可以设置起点为x=2, y=1, theta=pi/2，并将终点设于相同的x和y值。这样可以得到两个不同的轨迹图（仅通过修改航向角theta）。