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北航可靠飞行控制研究组开发的matlabsimulink源码,用于四旋翼容灾控制Simulink仿真。

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简介:
这里提供的是matlabsimulink源码说明,其中包含RflySim课程的容错控制教学内容源文件,并是论文中部分源码的实现。目录结构如下:Model:四旋翼模型,包含模型参数和脚本;模型文件,用于生成模型DLL文件以及p脚本文件;Control:控制器部分,包含控制器参数和脚本,定义了控制器与QGC地面站参数的C文件。此外,还包括MIL:软件仿真程序和HIL:半物理仿真程序,以及PriviteLib:一些自制的函数。软硬件方面,需要MATLAB2020r版本以及RflySim功能。Windows10系统配合Pixhawk4(建议使用Pixhawk2.4.8或降低控制器频率运行)和PX4 1.8.2版本(不同版本在处理QGC参数定义的部分可能需要修改同文件引用路径)。该源码采用Simulink工程创建方式构建,在使用前务必打开相应的Simulink工程文件以自动添加必要的引用目录。项目启动后默认会运行模型参数文件,随后需要手动运行控制器脚本文件。最后根据实际需求选择MIL和HIL模块进行运行。

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客服
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  • Matlab Simulink - RflySimDegradedControl:系统仿...
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    RflySimDegradatedControl是由北京航空航天大学可靠飞行控制研究小组开发,基于MATLAB Simulink平台的四旋翼无人机容错控制系统的仿真源码。 这里是RflySim课程容错控制教学内容的源文件,也是论文中的部分源码。 目录结构: - Model:四旋翼模型、模型参数脚本、RflySim3D软件显示接口、生成模型DLL文件的p脚本段落件。 - Control:控制器及其相关参数脚本和QGC地面站参数定义c文件。 - MIL:用于软件仿真的程序 - HIL:半物理仿真程序 - PriviteLib:一些自编函数 软硬件说明: 使用MATLAB2020b,RflySim需要生成DLL文件功能以及可选的RflySim3D显示功能。推荐运行环境为Windows10操作系统及Pixhawk4飞行控制器(Pixhawk 2.4.8可能性能不足)。PX4固件版本建议选择1.8.2,其他版本在处理QGC参数定义部分可能会出现编译错误。 源码说明: 该源码使用Simulink工程创建。打开Simulink工程文件后会自动添加引用目录,并默认运行模型参数文件。之后请手动运行控制器脚本段落件,根据需要选择MIL和HIL程序进行仿真操作。
  • MATLAB-Simulink仿
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    本研究采用MATLAB-Simulink平台,构建并优化了四旋翼飞行器的动态模型与控制系统,实现了稳定性和操控性的高效仿真。 通过SolidWorks建立四旋翼模型后,在Simulink中进行仿真实验以实现姿态调节,并完成简单的飞行控制。仿真视频可在B站上查看:BV1go4y1D7Cg。
  • 器】器PID仿Matlab.zip
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    该资源为一个四旋翼飞行器的PID控制系统仿真程序,使用MATLAB编写。适用于学习和研究多旋翼无人机姿态稳定与轨迹跟踪控制算法。 1. 版本:MATLAB 2014a至2019a,包含运行结果示例。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真项目。更多内容请查看博主主页的博客列表。 3. 内容介绍:标题所示主题的相关文章,具体介绍可通过搜索博主主页找到相关博客进行阅读。 4. 适用人群:本科及以上学生和研究人员,适合用于科研学习与教学用途。 5. 博客简介:热爱科学研究的MATLAB仿真开发者。致力于技术和个人修养同步提升,欢迎联系合作开展MATLAB项目研究。
  • 器PIDMatlab仿.zip
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    本资源为四旋翼飞行器PID控制算法在Matlab环境下的仿真项目,包含代码和模型文件,适用于无人机控制系统的设计与研究。 Matlab模拟四旋翼飞行器PID控制仿真。
  • 程序
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    四旋翼飞行控制程序是一款专门设计用于无人机操控的软件,它通过精确计算与实时调整确保飞行器在空中保持稳定和灵活。该程序支持多种飞行模式,并具备强大的数据处理能力,能够有效提升飞行任务的成功率及效率。 四旋翼飞行器是现代航空技术中的一个重要组成部分,在消费级和工业级无人机领域广泛应用。这种飞行器通过四个旋转的螺旋桨来实现升力和飞行控制,其核心在于飞控程序的设计。 飞控程序负责处理来自传感器的数据,如陀螺仪、加速度计、磁力计等,并计算出飞行器的姿态、位置和速度。随后根据预设指令调整电机转速以确保稳定操控。V0.71h版本的代码可能优化了PID控制器设置,从而提高性能。 飞控程序设计包括以下关键部分: 1. 初始化:配置硬件接口并初始化传感器。 2. 数据采集:周期性读取姿态和环境信息数据。 3. 姿态解算:利用传感器数据计算飞行器的姿态参数。 4. 控制算法:采用PID控制器调整电机转速,修正姿态与位置偏差。 5. 电机控制:发送指令给ESC(电子速度控制器),驱动电机转动。 6. 故障检测处理:监控系统状态以确保安全。 代码重构可能优化了结构、修复错误或添加新功能。这有助于提高可读性和维护性,并便于其他开发者参与开源项目,提升英文阅读和技术理解能力。 研究基于mk的飞控程序可以深入了解传感器数据处理和控制理论等领域的技术细节,从而增强无人机开发技能。
  • 无人机技术,方案
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    本项目专注于开发适用于四旋翼无人机的先进代码导航与飞行控制系统。通过创新算法优化航迹规划和姿态调整,旨在实现高效、精确且稳定的自主飞行任务执行。 四旋翼无人机作为一种新型的空中飞行平台,在近年来得到了快速的发展与广泛应用。其灵活性和多功能性使其成为学术研究和商业应用中的热点领域。四旋翼无人机的代码导航与控制技术是其实现智能化的核心,涉及飞行控制、路径规划、传感器融合、视觉导航等多个技术层面。 在介绍四旋翼无人机的代码导航技术时,通常会提及多个关键概念。首先是飞行控制,这是指对无人机姿态和速度进行精确操控以确保其稳定飞行及按照预定路线移动的过程。其次是自主编程实现的技术,即通过软件编程使无人机能够独立执行任务,如自动起飞、飞向特定坐标点、监控或数据采集等。 四旋翼无人机的代码导航方案需要考虑的关键技术包括但不限于:传感器信息处理、全球定位系统(GPS)集成、图像识别技术和避障算法。这些技术共同作用,保障无人机在各种复杂环境下都能安全高效地执行任务。 通过编程实现四旋翼无人机的自主飞行,不仅需理解硬件设备特性,还需精通相应的软件编程技能。这包括为无人机编写控制算法和环境感知及路径规划程序。实践中,通常利用加速度计、陀螺仪、磁力计、超声波传感器以及视觉传感器等收集数据,并执行复杂计算以作出决策。 近年来,四旋翼无人机技术在多个领域展现出巨大潜力,如军事侦察、农业监测、灾难响应、电影制作及空中交通管理。这些应用不仅推动了该技术的快速发展,也对代码导航和控制提出了更高要求。 随着技术进步,未来的四旋翼无人机将更加智能,并能执行更复杂任务。例如通过改进算法与提升计算能力实现更为精准可靠的自主导航;借助机器学习和人工智能技术让无人机在无人干预情况下探索未知环境并作出合理决策。 为提高无人机性能及适应性,研究人员不断探索新技术如使用深度学习增强视觉识别或应用强化学习优化路径规划等方法。这些进展不仅推动了四旋翼无人机技术的进步,也为该设备在各领域的广泛应用开辟新可能。 综上所述,四旋翼无人机的代码导航与控制是一门多学科交叉的技术领域,涵盖飞行力学、计算机科学、电子工程及通信等多个方面知识。随着技术不断发展,未来四旋翼无人机将在空中平台中扮演重要角色,并为多个行业提供创新解决方案。
  • Matlab-Simulink机高度复合系统仿.pdf
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    本论文采用MATLAB-Simulink工具对旋翼飞机的高度复合控制系统进行仿真研究,探讨了不同控制策略下的系统性能。 本段落档《基于Matlab_Simulink的旋翼飞机高度复合控制系统仿真.pdf》探讨了如何利用MATLAB/Simulink软件平台对旋翼飞机的高度复合控制系统的性能进行模拟与分析,为相关领域的研究提供了有价值的参考和技术支持。文档详细介绍了系统建模、参数设置以及仿真实验的具体步骤和方法,并通过实验结果验证了所设计控制系统在不同工况下的稳定性和有效性。
  • PID和LQR器MATLAB仿模型
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    本研究构建了一个基于PID与LQR控制算法的四旋翼飞行器MATLAB仿真模型,旨在优化其姿态控制性能。通过对比分析,验证了所选控制策略的有效性与优越性。 四旋翼飞行器是一种广泛应用的无人机,其稳定性和操控性主要依赖于先进的控制系统。本项目基于PID(比例-积分-微分)控制与LQR(线性二次型最优控制)理论,在MATLAB环境中构建了仿真模型。这两种控制策略在实际工程中有着广泛的应用,特别是在动态系统控制领域。 PID控制器是工业自动化中最常用的控制器之一,因为它结构简单、易于调整且适应性强。在四旋翼飞行器中,PID控制器用于调节每个电机的转速,从而改变飞行器的俯仰、滚转、偏航和高度。通过三个参数(比例、积分和微分)来调整输出,以减小系统误差并达到期望性能:比例项对当前误差做出反应;积分项考虑了过去的误差以消除稳态误差;微分项预测未来的误差趋势以平滑系统响应。 LQR控制是一种优化方法,它基于系统的状态空间模型,通过最小化一个特定的性能指标(通常为能量消耗或轨迹跟踪误差的平方和)来设计控制器。在四旋翼飞行器中使用LQR控制的目标是找到一组最优输入值,使得飞行器能以最短的时间、最低的能量准确追踪预定路径。LQR控制器的优点在于它能够提供全局最优解,并且对于线性系统有稳定的性能保证。 在MATLAB环境中,我们可以用Simulink构建四旋翼飞行器的动态模型,包括各个电机的动力学模型、飞行器的空气动力学模型以及传感器模型等。然后将PID和LQR控制器集成到该仿真中,通过Simulink进行实时模拟以观察不同控制策略下飞行器的行为。 本项目展示了如何配置并实现这些控制方法的相关MATLAB代码及Simulink模型文件,并深入探讨了关于控制理论、四旋翼飞行器建模以及MATLAB仿真技术的知识。这为学习者提供了宝贵资源,通过研究和调整这些模型可以深入了解PID与LQR在实际问题中的应用,提升在MATLAB环境下的仿真能力和控制系统设计能力。无论是初学者还是经验丰富的工程师,都是一个极具价值的学习案例。