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基于模型预测控制的高精度运载火箭轨迹规划：信赖域序列凸优化在超高速再入轨迹优化中的应用研究

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简介：
本研究探讨了利用模型预测控制技术结合信赖域序列凸优化方法，实现高精度运载火箭超高速再入阶段的轨迹规划与优化。通过这种方法，提高了再入过程的安全性和效率，为复杂环境下的飞行器导航提供了新思路和解决方案。 本段落探讨了基于模型预测控制制导的高精度运载火箭轨迹规划方法，并研究了信赖域序列凸优化在超高速再入轨迹优化中的应用。具体来说，论文分析了利用信赖域序列凸优化技术进行高超声速再入轨迹优化的有效性，同时结合运载火箭轨迹规划和模型预测控制制导策略的应用情况进行了深入探讨。此外，还对基于信赖域优化的高超声速再入轨迹规划与制导研究进行了详细阐述。

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  • 基于模型预测控制的高精度运载火箭轨迹规划：信赖域序列凸优化在超高速再入轨迹优化中的应用研究
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    本研究探讨了利用模型预测控制技术结合信赖域序列凸优化方法，实现高精度运载火箭超高速再入阶段的轨迹规划与优化。通过这种方法，提高了再入过程的安全性和效率，为复杂环境下的飞行器导航提供了新思路和解决方案。 本段落探讨了基于模型预测控制制导的高精度运载火箭轨迹规划方法，并研究了信赖域序列凸优化在超高速再入轨迹优化中的应用。具体来说，论文分析了利用信赖域序列凸优化技术进行高超声速再入轨迹优化的有效性，同时结合运载火箭轨迹规划和模型预测控制制导策略的应用情况进行了深入探讨。此外，还对基于信赖域优化的高超声速再入轨迹规划与制导研究进行了详细阐述。
     
  • 基于MATLAB的Gauss伪谱法在运载火箭轨迹优化中的应用
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    本研究运用MATLAB平台下的Gauss伪谱法对运载火箭的飞行轨迹进行优化设计，旨在提升发射效率和精确度。通过建立数学模型并求解最优控制问题，该方法为航天器轨道规划提供了有效的解决方案。 在MATLAB中使用Gauss伪谱法解决运载火箭轨迹优化问题。
     
  • 鲁棒轨迹线性化控制在高超声速再入飞行中的应用
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    本研究探讨了鲁棒轨迹线性化控制技术在高超声速再入飞行器姿态稳定与控制中的应用，提出了一种有效的方法以增强系统的抗干扰能力和稳定性。 本段落提出了一种针对高超音速飞行器（GHV）再入飞行的轨迹线性化控制(TLC)方案。基本TLC框架构建了一个用于GHV姿态系统的基准控制器，确保沿名义轨迹实现局部闭环指数稳定性。为了增强鲁棒性，将两种策略与基础TLC相结合。一方面，为应对各种干扰，设计了扩展状态观测器以提供补偿控制。
     
  • 凸优化Matlab代码轨迹-JPL:联合规划
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    凸优化Matlab代码轨迹-JPL: 联合规划项目专注于运用凸优化技术在Matlab环境中开发高效的路径规划算法，特别针对航天器导航和控制系统中的复杂任务进行优化设计与仿真。该项目致力于实现精确且计算效率高的轨迹生成方法，适用于从地球轨道到深空探索的广泛应用场景。 基于CVX-MPC的优化算法用于实时仿真由N个自主机器人组成的群体，并引导这些机器人从初始随机位置移动到最终抛物面形配置的目标位置，目的是创建一个空间天文台。为了使用该代码，请在Matlab工作区中运行cvx文件夹内的cvx_setup.m文件以安装CVX凸优化软件。此外，在Matlab环境中启动并行计算池，选择适当的处理能力（如果没有特别指定，则默认设置会自动完成）。随后执行主程序RK4_main。 此算法分为两个阶段：第一部分生成一组初始的最佳轨迹，并由第二部分在线进行迭代修正，利用测量数据来校正优化过程，以应对外部干扰和噪声。在设定的时间(tf)结束时，多体群集（其动态特性定义于odefcn_RegSys_I_ExtDist.m文件）将实现目标配置(l_gen_HEX.m函数中指定的目标位置)。
     
  • ACO_路径规划_轨迹规划_粒子群算法_matlab_shortest_轨迹优化
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    本研究运用粒子群算法在MATLAB环境中实现路径规划与轨迹优化，旨在寻找最短有效路径，适用于机器人导航和自动驾驶等领域。 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化方法。在觅食过程中，蚂蚁会在路径上释放信息素，其他蚂蚁根据感知到的信息素浓度来决定下一步移动的方向。该算法的关键在于模仿了蚂蚁选择转移概率的行为，并通过计算信息素和启发式函数值确定这些概率。此外，粒子群算法可用于机器人运动轨迹规划，帮助找到最短的路径。
     
  • 凸优化Matlab代码轨迹—6.832项目：欠驱动系统轨迹优化
    优质
    本项目为MIT 6.832课程作业，利用Matlab进行凸优化编程，针对欠驱动系统的运动特性，实现高效轨迹优化算法的设计与仿真。 该存储库包含用于通过TrajOpt对欠驱动系统进行轨迹优化的代码。TrajOpt是一种基于顺序凸优化（SCO）的方法，它通过迭代求解局部近似凸子问题来解决非凸问题。我们使用Matlab中的CVX实现这一算法，并在Drake框架内解决子问题。考虑了不同的动力学约束，包括前向Euler、后向Euler、中点Euler和并置约束方法。仿真结果部分可用。 要运行matlab文件，您需要安装Drake和CVX。run_nlink.m提供了如何使用我们的代码进行轨迹优化的示例，并且此文件应与提供的功能一起放在drake目录下（例如：drake/examples/PlanarNLink）。
     
  • 凸优化Matlab代码轨迹-6.832项目：欠驱动系统轨迹优化
    优质
    本项目为MIT 6.832课程作业，运用MATLAB进行凸优化编程，针对欠驱动系统的运动特性，实现高效轨迹优化算法设计与仿真。 该存储库包含用于通过TrajOpt方法对欠驱动系统进行轨迹优化的代码。TrajOpt是一种基于顺序凸优化（SCO）的方法，通过迭代求解局部近似凸子问题来解决非凸问题。我们使用Matlab中的CVX工具实现此算法，并在Drake框架内处理子问题。考虑了不同的动力学约束条件，包括前向Euler、后向Euler、中点Euler以及并置约束方法。 仿真结果部分可用。要运行matlab文件，请安装Drake和CVX。run_nlink.m展示了如何使用我们的代码进行轨迹优化的示例，并且此脚本应该放置在drake目录下的特定位置（drake/examples/PlanarNLink/）。
     
  • MPC_TrajPlanner_基于MPC的轨迹规划_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip
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    本资源提供了一种基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的路径规划方法，适用于动态环境下的轨迹优化与生成。该方案旨在提高移动机器人的运动效率和安全性，并包含相关算法实现代码。下载后可直接应用于机器人导航系统开发中。 MPC_TrajPlanner_MPC模型预测_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip
     
  • 低推力相对轨道轨迹优化：计算相对轨道运动优化控制输入的MATLAB程序
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    本工作提出了一种用于计算低推力下航天器相对轨道轨迹优化的MATLAB程序，旨在精确模拟和优化多体系统中的微小推进控制策略。 这段文字描述了一个使用HCW模型来优化共面相对运动的控制输入轨迹的程序，并且该程序利用bvp4c求解器来解决结果状态方程。