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基于MATLAB的无人机LQR控制实现.zip

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简介:
本资源为基于MATLAB实现的无人机LQR(线性二次型调节器)控制算法代码包,适用于研究与教学用途。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等多领域的MATLAB仿真研究。 内容概述: 标题所示的相关主题介绍,请访问主页搜索博客获取详情。 适合人群:本科至研究生阶段的科研学习使用者 开发者简介:热爱科学研究的MATLAB仿真实验室成员,致力于技术与个人修养同步提高。欢迎对MATLAB项目合作感兴趣的同仁交流探讨。 团队长期专注于以下领域算法的研究和改进: 智能优化算法及应用: - 改进单目标和多目标智能优化方法; - 生产调度研究(包括装配线、车间生产线平衡、水库梯度调度等)。 路径规划方面:涵盖旅行商问题(TSP)、车辆路线问题(VRP),机器人导航,无人机三维路径设计以及多式联运策略。 电力系统与物流选址: - 包括微电网优化配置, 配电网络结构改进及有序充电方案; - 背包问题求解和物流服务点布局分析等课题研究。 神经网络模型预测分类:涵盖BP、LSSVM、SVM、CNN等多种算法的回归与时序预测,以及各类深度学习架构如ELMAN,RNN,LSTM,GRU的应用。 图像处理技术: 从车牌到病灶识别,再到水果蔬菜和复杂环境下的字符辨认;涉及显著性检测,缺陷分析及各种增强去噪方法。 信号处理领域:包括故障诊断、脑电心电信号解析等多方面研究 元胞自动机仿真应用:如交通流模拟, 人群疏散规划与病毒传播模型建立。 无线传感器网络: - 包括Dv-Hop定位优化,RSSI算法改进; - 覆盖范围及通信协议(Leach)的性能提升策略。

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客服
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  • MATLABLQR.zip
    优质
    本资源为基于MATLAB实现的无人机LQR(线性二次型调节器)控制算法代码包,适用于研究与教学用途。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果。 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机仿真、图像处理及路径规划等多领域的MATLAB仿真研究。 内容概述: 标题所示的相关主题介绍,请访问主页搜索博客获取详情。 适合人群:本科至研究生阶段的科研学习使用者 开发者简介:热爱科学研究的MATLAB仿真实验室成员,致力于技术与个人修养同步提高。欢迎对MATLAB项目合作感兴趣的同仁交流探讨。 团队长期专注于以下领域算法的研究和改进: 智能优化算法及应用: - 改进单目标和多目标智能优化方法; - 生产调度研究(包括装配线、车间生产线平衡、水库梯度调度等)。 路径规划方面:涵盖旅行商问题(TSP)、车辆路线问题(VRP),机器人导航,无人机三维路径设计以及多式联运策略。 电力系统与物流选址: - 包括微电网优化配置, 配电网络结构改进及有序充电方案; - 背包问题求解和物流服务点布局分析等课题研究。 神经网络模型预测分类:涵盖BP、LSSVM、SVM、CNN等多种算法的回归与时序预测,以及各类深度学习架构如ELMAN,RNN,LSTM,GRU的应用。 图像处理技术: 从车牌到病灶识别,再到水果蔬菜和复杂环境下的字符辨认;涉及显著性检测,缺陷分析及各种增强去噪方法。 信号处理领域:包括故障诊断、脑电心电信号解析等多方面研究 元胞自动机仿真应用:如交通流模拟, 人群疏散规划与病毒传播模型建立。 无线传感器网络: - 包括Dv-Hop定位优化,RSSI算法改进; - 覆盖范围及通信协议(Leach)的性能提升策略。
  • Matlab多智能体队形
    优质
    本研究利用MATLAB平台,探索并实现了无人机多智能体系统的队形控制技术,通过算法设计确保各无人机协同作业,保持预设队形。 版本:MATLAB 2019a 领域:基础教程 内容:使用Matlab实现无人机多智能体的队形控制 适合人群:本科、硕士等教研学习使用
  • MATLAB四旋翼PID策略及
    优质
    本研究利用MATLAB平台设计并实现了针对四旋翼无人机的PID控制策略,旨在优化其飞行稳定性和操控性能。通过仿真验证了算法的有效性。 本段落探讨了基于MATLAB的四旋翼无人机PID控制策略与实现方法,并详细研究了在四旋翼无人机上应用PID控制的具体技术细节。通过使用MATLAB这一强大的工具,可以有效地进行PID参数调整及系统仿真,从而优化四旋翼无人机的飞行性能和稳定性。
  • 运动学LQR轨迹跟踪算法Matlab.zip
    优质
    本资源为基于运动学模型的线性二次型调节器(LQR)轨迹跟踪控制算法在MATLAB中的实现。包含源代码及示例,适用于机器人路径规划与控制研究。 基于运动学的LQR轨迹跟踪控制算法在Matlab中的实现.zip是一个高分设计项目,包含完整的代码供下载使用,并且是纯手工编写的设计方案,非常适合作为期末大作业或课程设计参考。即使你是初学者也能通过这个项目进行实战练习。
  • MATLAB飞翼鲁棒研究-飞翼-鲁棒-MATLAB
    优质
    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。
  • MATLAB四旋翼PID仿真.zip
    优质
    本项目通过MATLAB平台对四旋翼无人机进行PID控制算法的建模与仿真,旨在优化其飞行稳定性和响应速度。 本资源适用于MATLAB 2014、2019a及2021a版本,包含可以直接运行的案例数据。代码具有参数化编程的特点,并且参数易于调整;同时,编程思路清晰,注释详尽。 该资源适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大专学生在课程设计、期末作业以及毕业设计中使用。
  • MATLABMPC、PP、Stanley、LQR和PID等算法
    优质
    本项目利用MATLAB平台实现了多种自动驾驶路径跟踪算法,包括模型预测控制(MPC)、纯追踪(PP)、斯坦利算法、线性二次型调节器(LQR)及比例积分微分(PID)控制器。通过仿真验证了各方法的性能差异与适用场景。 控制算法包括了MPC(模型预测控制)、PP(路径规划)、Stanley、LQR(线性二次型调节器)和PID(比例积分微分控制器)。项目中包含m源文件以及mdl模型。
  • MATLAB/Simulink车轨迹跟踪
    优质
    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。
  • MATLAB/Simulink车轨迹跟踪
    优质
    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。
  • 】利用MATLAB线性二次型调节器LQR进行MATLAB仿真 4846期】.md
    优质
    本教程详细介绍了如何运用MATLAB中的线性二次型调节器(LQR)技术对无人机进行精确操控,并通过仿真模拟展示了其应用效果,适合深入学习无人机控制系统的设计与优化。 在平台上,“Matlab武动乾坤”上传的资料包含有对应的代码文件,并且这些代码均能正常运行,已经经过测试确认可用,特别适合初学者使用。 1、压缩包内包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图展示; 2、兼容的Matlab版本为2019b。若在其他版本中遇到问题,可以根据错误提示进行相应修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于当前工作目录; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:执行代码直至程序完成并显示结果; 4、如需进一步的仿真咨询或其他服务,请联系博主。 具体包括但不限于以下内容: - 博客或资源相关完整代码提供 - 期刊论文中的算法复现 - 定制化Matlab编程需求 - 科研项目合作