Advertisement

MATLAB飞行轨迹代码-Alfa-Dataset: 阿尔法数据集

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


简介:
这个阿尔法数据集包含了用于MATLAB环境中的飞行轨迹模拟和分析的代码资源,为研究人员提供了一个宝贵的工具包来探索航空领域的复杂问题。 航空实验室故障和异常(ALFA)数据集包含从数十次自主飞行收集的数据,旨在用于研究故障检测与异常检测。这些数据分为四个集合: 1. **处理过的数据**:包括47个完全自主的飞行序列,在飞行过程中发生了八种不同类型的故障。每个文件都包含了基本事实和故障时间,并以ROS.bag、CSV以及MAT格式提供。 2. **原始行李文件**:记录了航班期间的手动与自动飞行序列,未经任何处理。这些数据是通过连接到Pixhawk的修改后的ROS包记录下来的,该Pixhawk运行的是经过修改的Ardupilot3.9.0beta1版本。 3. **遥测日志**:来自机载Nvidia TX2计算机的日志文件,它与Pixhawk自动驾驶仪相连。 4. **Dataflash 日志**:在飞行过程中记录于Pixhawk上的数据。这些提供给C++和Python编程语言的使用者使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB-Alfa-Dataset:
    优质
    这个阿尔法数据集包含了用于MATLAB环境中的飞行轨迹模拟和分析的代码资源,为研究人员提供了一个宝贵的工具包来探索航空领域的复杂问题。 航空实验室故障和异常(ALFA)数据集包含从数十次自主飞行收集的数据,旨在用于研究故障检测与异常检测。这些数据分为四个集合: 1. **处理过的数据**:包括47个完全自主的飞行序列,在飞行过程中发生了八种不同类型的故障。每个文件都包含了基本事实和故障时间,并以ROS.bag、CSV以及MAT格式提供。 2. **原始行李文件**:记录了航班期间的手动与自动飞行序列,未经任何处理。这些数据是通过连接到Pixhawk的修改后的ROS包记录下来的,该Pixhawk运行的是经过修改的Ardupilot3.9.0beta1版本。 3. **遥测日志**:来自机载Nvidia TX2计算机的日志文件,它与Pixhawk自动驾驶仪相连。 4. **Dataflash 日志**:在飞行过程中记录于Pixhawk上的数据。这些提供给C++和Python编程语言的使用者使用。
  • 森林(AlphaForest Dataset)
    优质
    阿尔法森林数据集是一套专为机器学习和计算机视觉设计的数据集合,涵盖大量关于树木、植被及其生态环境的图像与标注信息。 Alphaforest 数据集是一个专为遥感影像分析设计的数据集,主要用于森林的自动分类与检测任务。该数据集通常包含多光谱或超光谱图像,涵盖从可见光到近红外波段,用于评估森林的各种特性,如树种、健康状况和覆盖面积等。 Alphaforest 数据集可能包括以下内容: - 高分辨率卫星图像:提供对森林区域的详细视图。 - 地理信息系统 (GIS) 数据:标注或矢量数据,说明森林的具体情况。 - 分类标签:例如树木种类、植被类型或环境特征,用于监督学习模型训练。 该数据集的应用领域包括: - 森林健康监测:通过分析植被的光谱特性来识别受病害、虫害或气候变化影响的区域,并提供早期预警。 - 森林资源管理:政府和相关机构可利用此数据集进行林业资源的监控与评估,优化森林保护策略。 - 森林分类及物种识别:科研人员可以使用该数据集来精确区分不同种类的树木和植被类型,开展更深入的生态研究。 - 气候变化研究:通过长期监测森林覆盖面积的变化情况,探讨气候变化对森林的影响。
  • 仿真__flydata_着陆__
    优质
    本项目旨在通过分析flydata数据,进行飞行轨迹的精确仿真,重点关注飞机着陆阶段的安全与效率优化。 根据各飞行阶段进行飞行轨迹仿真包括起飞、巡航和下降着陆。
  • 信息
    优质
    本项目提供全面的飞机实时与历史飞行数据服务,包括航班动态、航线轨迹分析等功能,助力航空爱好者和行业专家深入了解全球飞行网络。 数据包括飞机的飞行轨迹数据和航迹信息,如飞行目的地及到达情况。这些数据涵盖了部分飞机一个月内的飞行记录,并以JSON文件的形式存储。
  • 转换工具
    优质
    飞行轨迹数据转换工具是一款专为航空数据分析设计的应用程序,能够高效地将不同格式的飞行轨迹数据进行互转和解析,助力航空公司及研究机构优化航线规划与提高运营效率。 实现各种航迹数据之间的相互转换。
  • 仿真
    优质
    飞行轨迹仿真是指利用计算机软件模拟航空器在各种条件下的飞行路径和运动状态的过程。通过精确计算与分析影响飞行的各种因素,如风速、气压、重力等,以优化航路设计、提升飞行安全性和效率,并为事故调查提供数据支持。 使用MATLAB进行弹道仿真,所有弹道飞行参数都是已知的并且可以直接应用。
  • 预测
    优质
    飞行轨迹预测是指利用数学模型和算法来估计航空器在未来的空中位置与路径。这种方法综合考虑了气象条件、飞机性能及航行规则等因素,对于提高航班调度效率、优化航路规划以及保障飞行安全具有重要意义。 本段落研究并实现了一种半惰性数据挖掘方法来预测飞行中的飞机轨迹。通过应用聚类算法对历史雷达轨迹数据进行分析,提取出给定源机场和目的地机场的一组典型路径模式。然后利用基于意图的模型来评估这些典型的飞行路径,并考虑动态变化的天气条件的影响。输入航班计划会根据当前的天气状况做出调整,并从基于意图的模型输出中得出建议路线或偏离以解决潜在冲突。 所需软件包包括:(i)MongoDB;(ii)Python 3.0,以及以下Python库: - numpy - scipy - pandas - matplotlib - networkx - pymongo 输入查询需要提供: (i) 出发机场、到达机场和时间范围; (ii) input.csv 文件——包含飞行计划的轨迹数据; (iii) airsigmet.csv文件 —— 包含天气信息。 运行步骤包括从数据库中获取所有历史雷达轨迹。
  • 基于Gauss伪谱的火箭计算(matlab)__gauss_伪谱
    优质
    本文采用Gauss伪谱法在Matlab环境中进行火箭飞行轨迹的精确计算与优化,探讨了该方法在航天器轨道设计中的应用。 利用MATLAB实现高斯伪谱法的火箭飞行轨迹模拟。
  • hybrid_pseudo_L.rar_优化_混合伪谱_优化
    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。
  • 巴洛内(Abalone-Dataset
    优质
    阿巴洛内数据集是一组用于预测海洋腹足纲生物——鲍鱼年龄的数据集合,通过测量物理特征来训练机器学习模型。 鲍鱼数据集(abalone-dataset)包含了用于预测鲍鱼年龄的特征数据。这些特征包括性别、长度、直径、高度以及肉质重量等方面的测量值。通过分析这个数据集,研究人员可以更好地理解影响鲍鱼生长的因素,并开发出更准确的模型来估计其实际年龄。 需要注意的是,在处理这类生物统计学的数据时,确保数据的质量和准确性是非常重要的。此外,考虑到可持续发展的需求,在进行此类研究的同时也要注意保护海洋资源的重要性。