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轨迹跟踪控制系统实现。

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简介:
利用轨迹跟踪控制技术,开发了一套船舶轨迹跟踪控制的MATLAB仿真程序。该程序旨在精确地模拟和验证船舶在复杂水域环境下的轨迹跟踪性能。通过对仿真参数的调整和优化,可以有效地评估不同控制策略的优劣,为实际船舶控制提供理论依据和技术支持。该仿真程序能够实现对船舶姿态、速度和位置等关键参数的实时监测与控制,从而确保船舶能够按照预定的轨迹安全、高效地航行。

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客服
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  • :应用于无人船的
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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)。
  • chap2.rar_滑模_滑模__滑模方法
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    本资源为chap2.rar,包含有关滑模轨迹及轨迹跟踪控制的研究内容,重点介绍了滑模方法在实现精确轨迹跟踪中的应用。 基于滑模控制的机器人的轨迹跟踪控制仿真实验研究
  • 基于MATLAB/Simulink的无人车
    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。
  • 基于MATLAB/Simulink的无人车
    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。
  • 船舶航-MATLAB程序
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    本项目通过MATLAB编写算法,实现对船舶航行路径的有效规划与精确跟踪。代码模拟了多种海况下航迹调整策略,为海上导航提供技术支持。 本段落使用MATLAB-Simulink进行仿真,并采用了两种简单的控制算法。仿真过程中加入了不确定干扰因素,研究的是典型的欠驱动控制系统问题。
  • 移动机器人滑模_MATLAB_机器人_滑模_移动机器人
    优质
    本研究探讨了基于MATLAB平台的移动机器人滑模轨迹控制技术,重点在于提高机器人在复杂环境中的路径追踪精度与稳定性。通过理论分析和仿真验证,展示了滑模控制算法在实现精确、快速、鲁棒性高的轨迹跟随任务中的优越性能。 移动机器人的滑模轨迹跟踪控制可以通过MATLAB进行仿真研究。
  • 采用backstepping的方法
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    本研究提出了一种基于backstepping技术的轨迹跟踪控制方法,旨在提高非线性系统在动态环境中的稳定性和准确性。 基于backstepping的轨迹跟踪控制器设计,并通过Matlab进行仿真,这对轨迹跟踪具有参考价值。
  • 多智能体编队
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    简介:本研究聚焦于多智能体系统的协同编队与轨迹跟踪问题,通过优化算法实现各成员间的协调运动和路径跟随,确保整体团队高效稳定运行。 多智能体编队控制涉及一致性控制、人工势场法以及领航跟随法等多种技术方法。这些方法旨在实现多个自主移动实体之间的协调与协作,确保它们能够按照预定规则或策略形成并维持特定的队形结构。一致性控制关注于使所有成员达到状态同步;人工势场法则通过模拟物理力作用来引导智能体避开障碍物和相互之间保持适当距离;领航跟随法则是基于领导者-追随者模式实现编队移动,其中一些智能体作为领导者设定路径,其余则根据特定规则跟随着行进。
  • 智能车辆的研究
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    本研究聚焦于智能车辆的轨迹跟踪控制技术,探索并优化算法以实现精准、稳定的自动驾驶路径跟随,提升道路安全与驾驶体验。 为了适应系统模型的需求,我们建立了车辆三自由度动力学模型,该模型涵盖了横向、纵向及横摆三个方向的运动,并结合基于魔术公式的轮胎模型,在小角度转向的基础上对车辆模型进行了进一步简化,降低了复杂性,为后续轨迹跟踪控制的研究奠定了基础。接下来研究了非线性模型预测控制方法,并将其转化为易于求解的线性化形式。我们详细探讨了这一转化过程中的各种变换,并建立了相关的预测模型和目标函数。 此外,还深入研究了线性化误差、车辆动力学约束条件以及二次规划问题,基于这些理论结合车辆仿真模型设计出了模型预测轨迹跟踪控制器。在此过程中,特别关注了预测时域对系统性能的影响,通过速度与附着系数输入制定了一系列模糊控制规则,并确定了最优的预测时域参数。最终利用模糊控制原理开发了一种变时域自适应轨迹跟踪控制器。 为了验证所提出控制器的有效性,在多种工况下使用MATLAB/Simulink和Carsim软件搭建了一个联合仿真平台进行了测试。此外,还考虑到了参考路径上可能存在的障碍物情况,并在此基础上研究了避障轨迹跟踪控制策略。我们设计了一种双层系统:上层为基于模型预测算法的局部路径规划模块;下层则是负责执行具体跟随动作的轨迹跟踪控制系统。 通过以上工作,我们的目标是提高车辆在复杂环境中的自主导航能力,特别是在存在动态障碍物的情况下能实现安全、高效的行驶路线选择与实时调整。