Advertisement

关于UUV路径跟踪控制的模型预测方法研究.pdf

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


简介:
本论文深入探讨了无人无缆水下航行器(UUV)路径跟踪控制中的模型预测控制策略,提出了一种新颖的方法来优化其导航性能。该研究旨在提高UUV在复杂海洋环境下的自主性和适应性。 本段落研究了基于模型预测控制的水下无人航行器(UUV)路径跟踪控制技术。该技术是实现UUV多种军用及民用用途的重要基础。针对UUV在路径跟踪过程中存在的欠驱动、非完整约束以及系统非线性等问题,采用了一种基于非线性连续模型预测控制算法来设计垂直面路径跟踪控制器。 研究首先建立了垂直面运动的数学模型,并在此基础上给出了相应的状态空间预测模型。通过设定性能指标并利用泰勒级数展开和李导数的方法求解出最优控制律,在欠驱动条件下实现了对UUV的有效路径跟踪控制。最后,通过仿真实验验证了所设计控制器在垂直面上路径追踪中的有效性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • UUV.pdf
    优质
    本论文深入探讨了无人无缆水下航行器(UUV)路径跟踪控制中的模型预测控制策略,提出了一种新颖的方法来优化其导航性能。该研究旨在提高UUV在复杂海洋环境下的自主性和适应性。 本段落研究了基于模型预测控制的水下无人航行器(UUV)路径跟踪控制技术。该技术是实现UUV多种军用及民用用途的重要基础。针对UUV在路径跟踪过程中存在的欠驱动、非完整约束以及系统非线性等问题,采用了一种基于非线性连续模型预测控制算法来设计垂直面路径跟踪控制器。 研究首先建立了垂直面运动的数学模型,并在此基础上给出了相应的状态空间预测模型。通过设定性能指标并利用泰勒级数展开和李导数的方法求解出最优控制律,在欠驱动条件下实现了对UUV的有效路径跟踪控制。最后,通过仿真实验验证了所设计控制器在垂直面上路径追踪中的有效性。
  • 自动驾驶车辆
    优质
    本研究聚焦于自动驾驶领域中的路径跟踪技术,通过开发先进的模型预测控制系统,旨在提高车辆在复杂驾驶环境下的导航精确度与安全性。 在自动驾驶技术的研究领域内,针对自动驾驶车辆路径规划的轨迹跟踪问题是一个亟待解决且需要优化的关键课题。本段落基于模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)理论展开研究,具体探讨了以下三个方面的内容:首先,为了解决自动驾驶车辆对预定路径进行有效追踪的问题,引入传统的MPC理念,并设计了一套适用于该场景的轨迹跟踪策略;其次,在解决路径跟随过程中出现的稳定性差和适应目标速度变化能力不足等问题时,进一步提出了采用终端状态等式约束的改进型MPC方法;最后,在研究中为了提升车辆在跟随过程中的响应速度与稳定性能,提出了一种结合预测时间范围内系统输入输出收缩限制(Predictive Input and Outputs Contractive Constraint, PIOCC)的MPC轨迹跟踪控制策略。
  • 非线性四旋翼实现
    优质
    本研究探讨了利用非线性模型预测控制技术提升四旋翼飞行器路径跟踪性能的方法与应用,旨在优化其动态响应和稳定性。 基于非线性模型预测控制(NMPC)的四旋翼路径跟踪研究与实现主要包含以下步骤: 1. 利用已有的四旋翼运动学及动力学模型。 2. 建立多输入多输出(MIMO)状态空间模型,涵盖非线性和简化后的线性模型。 3. 引入约束预测控制(MPC),分别设计出适用于不同情况的线性和非线性控制器。 4. 通过Matlab进行仿真实验,并获取轨迹跟踪的相关图片和数据。 研究的重点在于如何找到合适的控制输入以最小化四旋翼在路径追踪过程中的误差。该方法结合了状态空间模型预测控制与非线性MPC,旨在提高四旋翼飞行器的动态性能及稳定性。关键词包括:非线性模型预测控制(NMPC)、状态空间模型预测控制、四旋翼路径跟踪、多输入多输出(MIMO)状态空间模型、约束MPC控制、线性和非线性控制器设计以及Matlab仿真实验等。
  • 自主驾驶车辆规划及轨迹-规划、轨迹、MPC
    优质
    本文聚焦于自主驾驶车辆中的路径规划与轨迹跟踪控制技术,深入探讨了基于MPC(模型预测控制)的方法,旨在提升自动驾驶系统的安全性和效率。 为了减少道路突发事故并提高车辆通行效率,研究车辆的紧急避障技术以实现自主驾驶至关重要。基于车辆点质量模型,我们设计了非线性模型预测控制(MPC)路径规划器;同时,根据车辆动力学模型,我们也开发了线性时变MPC轨迹跟踪器。
  • 无人驾驶车辆轨迹.zip
    优质
    本研究探讨了在无人驾驶领域中利用模型预测控制技术进行车辆轨迹跟踪的方法与应用,旨在提升自动驾驶系统的稳定性和安全性。 基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究
  • 优质
    本研究聚焦于模型化预测控制算法的发展与应用,探讨其在自动化控制系统中的优化作用及未来潜力,旨在提升系统的响应速度和稳定性。 这篇关于模型预测控制算法的论文较为基础且清晰易懂,适合初学者学习MPC。
  • 车辆轨迹MATLAB仿真
    优质
    本研究运用MATLAB平台,探讨了模型预测控制技术在车辆轨迹跟踪中的应用,通过仿真分析验证其有效性和优越性。 本段落探讨了基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题,并附有详细的MATLAB程序及建模过程。研究车辆转向的同学可以参考此内容。
  • MATLAB Simulink 2021aMPC()仿真分析
    优质
    本研究采用MATLAB Simulink 2021a进行MPC(模型预测控制)在车辆路径跟踪中的仿真分析,优化了路径跟随性能。 基于Matlab Simulink 2021a的MPC模型预测控制(路径跟踪)仿真研究主要围绕利用模块化建模方法搭建适用于驾驶场景模拟及实时数据分析的系统展开。该系统包括MPC模型预测控制模块、参考线模块、数据更新模块和动态车辆动力学模块,每个部分的数据都可以在Simulink中进行实时查看。 本项目不仅提供了基于Matlab Simulink 2021a的源代码文件,还附带有详细的建模说明文档及相关参考资料。它特别适合于提前给定道路线驾驶工况场景的应用,并采用MPC模型预测控制技术实现路径跟踪功能。
  • 速度
    优质
    本研究探讨了在模糊逻辑框架下实现精确速度跟踪控制的方法和技术,分析并优化了控制系统响应特性与稳定性。 基于模糊控制的速度跟踪控制问题可以通过C语言编程实现,并利用MATLAB进行仿真实验。
  • LQR在智能车辆应用
    优质
    本研究探讨了线性二次型调节器(LQR)技术在智能车辆路径跟踪控制系统中的应用效果与优化策略,以实现更加精确和平稳的自动驾驶。 路径跟踪问题是智能车辆研究中的关键技术之一,其核心在于开发一种有效的控制算法来使车辆能够精确地遵循预先规划的路线。本段落主要探讨了线性二次型最优控制(LQR)在智能车路径跟踪应用方面的具体实现,包括建立智能车辆模型、算法的实际运用以及选择不同工况下的路径处理过程,并且分析了 LQR 控制方法在此领域内的优势与局限性。