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基于主动干扰拒绝控制(ADRC)的飞艇水平轨迹追踪控制

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简介：
本研究探讨了利用主动干扰拒绝控制（ADRC）技术优化飞艇在复杂环境中的水平轨迹追踪性能，提升了系统的鲁棒性和响应速度。 基于主动干扰抑制控制（ADRC）的飞艇水平轨迹跟踪控制系统能够有效提升飞行器在复杂环境中的稳定性和精确度。该系统通过对各种外部干扰的有效识别与补偿，确保了飞艇能够在预定航线上高效、准确地进行移动。这种方法不仅提高了系统的鲁棒性，还增强了其应对突发状况的能力，在实际应用中具有显著优势。

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  • 基于主动干扰拒绝控制(ADRC)的飞艇水平轨迹追踪控制
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    本研究探讨了利用主动干扰拒绝控制（ADRC）技术优化飞艇在复杂环境中的水平轨迹追踪性能，提升了系统的鲁棒性和响应速度。 基于主动干扰抑制控制（ADRC）的飞艇水平轨迹跟踪控制系统能够有效提升飞行器在复杂环境中的稳定性和精确度。该系统通过对各种外部干扰的有效识别与补偿，确保了飞艇能够在预定航线上高效、准确地进行移动。这种方法不仅提高了系统的鲁棒性，还增强了其应对突发状况的能力，在实际应用中具有显著优势。
     
  • 基于模型预测控制的欠驱动水面舰艇轨迹追踪控制器
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    本研究提出了一种基于模型预测控制（MPC）的方法，用于设计欠驱动水面舰艇的轨迹跟踪控制器。通过优化算法实时调整航行路径，确保舰艇高效准确地遵循预定路线，适用于复杂海况下的自主导航任务。 基于模型预测控制的欠驱动水面舰艇轨迹跟踪控制器设计了一种用于提升欠驱动水面舰艇性能的方法，该方法利用了模型预测控制技术来实现精确的轨迹跟踪。这种方法能够有效解决传统控制系统在面对复杂动态环境时遇到的问题，提高系统的响应速度和稳定性。
     
  • 轨迹的追踪控制
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    《轨迹的追踪控制》一书聚焦于自动化系统中物体或机械手路径规划与精确运动的研究，涵盖算法设计、控制系统优化及应用实例分析。 轨迹跟踪控制船舶的MATLAB仿真程序设计
     
  • 双轮机器人轨迹追踪控制.zip_轨迹追踪控制
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    本项目为一款专注于轨迹追踪控制的双轮机器人软件开发包。通过先进的算法实现精准定位与高效路径规划，适用于教学、科研及自动化领域应用研究。 双轮机器人轨迹跟踪控制涉及圆形和曲线运动，在Simulink中自建模型进行实现。
     
  • 机械臂轨迹追踪及控制，基于MATLAB
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    本研究探讨了利用MATLAB进行机械臂轨迹规划与精准控制的方法，分析了算法实现及其优化策略。 基于模糊规则优化的滑模控制器用于实现两连杆机械臂的轨迹跟踪控制。
     
  • 线性ADRC控制与干扰抑制
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    线性ADRC控制与干扰抑制是一套先进的控制系统理论，专注于改进自动控制系统的性能和鲁棒性。这种方法通过精确建模系统内部动态和外部干扰，实现了高效的误差补偿和稳定性增强，广泛应用于工业自动化、机器人技术及精密制造等领域。 自抗扰控制器及其线性版本的实现例程提供了一种有效的控制策略，适用于多种工程应用中的系统调节与优化问题。这类控制器通过估计并补偿不确定性和外部干扰的影响，能够显著提高系统的动态性能和鲁棒性。 对于线性自抗扰控制器而言，其设计原理基于对被控对象进行建模，并利用先进的观测器技术来实时估算出作用于系统上的未知参数变化及外界扰动。随后，通过反馈控制机制将这些估计值纳入到调节过程中，从而实现更为精确的跟踪性能和更强的干扰抑制能力。 在实际应用中，线性自抗扰控制器可以通过一系列步骤进行开发与验证：首先是对目标系统的数学模型建立；然后是选择合适的观测器结构来设计状态误差项及其动态补偿环节；最后是在仿真环境中对整个控制方案进行全面测试以确保其稳定性和有效性。
     
  • 水面无人艇的系统建模、轨迹跟踪及PID控制
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    本研究探讨了水面无人艇系统的建立与模拟，并深入分析了其轨迹跟踪技术以及基于PID（比例-积分-微分）控制器优化航行路径的方法。通过仿真试验验证，改进后的PID控制策略显著提升了无人艇的动态响应性能和稳定性，在复杂水域环境中的任务执行能力得到增强。 首先利用Matlab对无人艇的运动学和动力学子系统进行数字建模，并采用四阶龙格-库塔法求解AUV微分方程，以获取系统的状态信息。接下来根据所得到的状态数据及期望航迹设计PID控制器，并将其输入到系统模型中，使无人艇在该控制策略的作用下能够准确跟踪预定轨迹。
     
  • 基于二阶自抗扰ADRC的轨迹跟踪控制及其抗干扰性能研究——以Carsim与Simulink仿真为例
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    本文探讨了基于二阶自抗扰主动 disturbance rejection control (ADRC) 的轨迹跟踪控制方法，并通过 Carsim 与 Simulink 联合仿真实验，验证其在复杂环境下的稳定性和抗干扰性能。 基于二阶自抗扰ADRC的轨迹跟踪控制方法能够有效应对车辆的不确定性和外界干扰，并且具有良好的抗干扰性能。通过在Carsim和Simulink仿真平台上进行双移线轨迹跟踪实验，该方法取得了显著的效果。 这种方法是学习自抗扰技术的一个快速入门途径，可以大幅节约时间。此外，还有相关的复现资料可供参考，这些资料对于理解ADRC及其应用非常有帮助。 自抗扰控制（Active Disturbance Rejection Control, ADRC）是一种通过引入自抗扰观测器来抵消系统不确定性和外界干扰的控制方法。轨迹跟踪控制则是使车辆或其他物体按照预定路径移动的方法。Carsim和Simulink是常用的仿真平台，用于评估控制算法在实际环境中的性能表现。 双移线轨迹具有特定的应用场景，在实验中被用作测试目标以验证系统的响应能力与准确性。
     
  • 基于自适应Backstepping的欠驱动AUV三维轨迹追踪控制
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    本研究提出了一种基于自适应Backstepping方法的欠驱动自主水下车辆(AUV)三维轨迹跟踪控制策略，旨在提升其在复杂海洋环境下的航行性能和稳定性。 为了实现欠驱动自治水下机器人（AUV）的三维航迹跟踪控制，基于非完整系统理论分析了在缺少横向推进器的情况下AUV欠驱动控制系统的特点，并验证了该情况下存在加速度约束不可积性问题。利用李亚普诺夫稳定性理论和自适应Backstepping方法设计了一个连续时变的航迹点跟踪控制器，以减少外界海流对控制效果的影响。通过仿真实验表明，所提出的控制器能够使欠驱动AUV实现对于一系列三维航迹点的渐近稳定，并且该系统的精确性和鲁棒性明显优于传统的PID控制系统。
     
  • 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）。