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基于Python的单无人机螺旋轨迹跟踪实物实验

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简介:
本研究设计了一套基于Python编程语言的实验系统,用于实现和测试单个无人机沿螺旋路径稳定飞行的控制算法。通过详细的参数调优及多次物理环境下的飞行试验,验证了该系统的可行性和鲁棒性,为无人机在复杂航迹跟踪任务中的应用提供了理论和技术支持。 单无人机对螺旋轨迹跟踪的实物实验 实验视频已上传B站。 所使用的无人机为bebop,软件框架采用ROS,编程语言为Python。硬件不同可能无法直接运行代码,但可以参考其中的控制逻辑以获得帮助。 控制方法采用了串级PID控制策略:外环是位置环,内环是速度环。 在终端中执行bebop_ctrl.py脚本,在弹出的qt界面进行操作来控制bebop无人机。无人机的具体控制代码位于trajectory_tracking.py文件中。

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客服
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  • Python
    优质
    本研究设计了一套基于Python编程语言的实验系统,用于实现和测试单个无人机沿螺旋路径稳定飞行的控制算法。通过详细的参数调优及多次物理环境下的飞行试验,验证了该系统的可行性和鲁棒性,为无人机在复杂航迹跟踪任务中的应用提供了理论和技术支持。 单无人机对螺旋轨迹跟踪的实物实验 实验视频已上传B站。 所使用的无人机为bebop,软件框架采用ROS,编程语言为Python。硬件不同可能无法直接运行代码,但可以参考其中的控制逻辑以获得帮助。 控制方法采用了串级PID控制策略:外环是位置环,内环是速度环。 在终端中执行bebop_ctrl.py脚本,在弹出的qt界面进行操作来控制bebop无人机。无人机的具体控制代码位于trajectory_tracking.py文件中。
  • MATLAB仿真
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    本研究利用MATLAB平台,针对无人机进行螺旋轨迹跟踪算法的设计与仿真。通过精确控制参数,验证了不同条件下的飞行稳定性及追踪精度,为实际应用提供了理论依据和技术支持。 无人机对螺旋上升曲线的轨迹跟踪的MATLAB仿真实验视频已上传B站:BV11Y41177B8。先运行demo.slx文件,在该文件中可以修改期望轨迹,然后运行run.m脚本。
  • MATLAB/Simulink控制
    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控制
    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。
  • 控制Simulink&GUI文件.rar
    优质
    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。
  • PID控制器控制及仿真优化
    优质
    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。
  • 控制:应用控制系统
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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)。
  • 】包含Matlab源码资料.zip
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    本资源提供了一套详细的无人机轨迹跟踪资料及Matlab源码,旨在帮助学习者和研究者深入理解并实现无人机自主飞行控制算法。 可运行的代码及包含运行结果的图片。
  • SimulinkMPC算法文档详解指南
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    本指南详细解析了基于Simulink平台的四旋翼无人机轨迹跟踪控制中模型预测控制(MPC)算法的应用与实现方法。 在现代航空领域中,四旋翼无人机由于其结构简单、机动性强且成本较低等特点,在研究与商业应用方面备受青睐。随着自动化及智能化技术的发展,对四旋翼无人机的轨迹跟踪控制的研究变得尤为重要。 本段落档将详细介绍如何利用Simulink环境中的模型预测控制(MPC)算法实现高效的四旋翼无人机轨迹跟踪。Simulink是MATLAB的一个附加产品,它提供了一个可视化的图形界面用于多领域仿真和基于模型的设计。通过拖放组件的方式,用户可以构建复杂的动态系统模型,并进行从简单线性到复杂多域系统的仿真。 MPC是一种先进的控制策略,通过对未来一段时间内系统行为的预测来优化输入信号。这种算法特别适用于处理具有多个输入输出通道(即MIMO)的情况,并能有效应对各种约束条件。在四旋翼无人机轨迹跟踪的研究中,通常需要考虑动态模型、环境因素、路径规划以及避障等问题。 通过Simulink构建的四旋翼无人机模型可以集成MPC算法来完成这些复杂的控制任务。此方法能够处理飞行过程中遇到的各种不确定因素,如风力影响和重力变化等,并确保无人机沿着预定轨迹稳定飞行。 文档详细介绍了如何在Simulink环境中建立四旋翼无人机模型并使用MPC实现其轨迹跟踪功能。首先概述了无人机的运动学与动力学基础;接着讨论了路径规划的关键技术,包括路径生成及避障算法。进一步地,解释了MPC的工作原理及其实施步骤:构建预测模型、定义目标函数、处理约束条件以及优化控制器参数。 此外,文档还通过一系列仿真案例展示了使用MPC进行轨迹跟踪的实际效果。例如,在模拟特定环境中的飞行过程中,演示了无人机如何在突发外部干扰下仍能平稳地沿着预定路径飞行并迅速作出反应。这些结果不仅验证了MPC算法的有效性,也为实际应用提供了指导。 综上所述,《四旋翼无人机Simulink轨迹跟踪的MPC文档》为设计和实现高效且稳定的无人机控制系统提供理论基础和技术支持。它既适用于学术研究领域,也对工业界开发高性能四旋翼无人机系统具有重要参考价值。