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基于Swarmlab的Matlab固定翼无人机集群仿真

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简介:
本研究利用Swarmlab工具箱在MATLAB环境中进行固定翼无人机集群仿真实验,探索优化算法与编队控制策略。 本段落讨论了两种无人机集群算法:_olfati_saber集群算法和_vasarhelyi集群算法,并基于SwarmLab的Matlab平台进行了无人机集群仿真实验。

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  • SwarmlabMatlab仿
    优质
    本研究利用Swarmlab工具箱在MATLAB环境中进行固定翼无人机集群仿真实验,探索优化算法与编队控制策略。 本段落讨论了两种无人机集群算法:_olfati_saber集群算法和_vasarhelyi集群算法,并基于SwarmLab的Matlab平台进行了无人机集群仿真实验。
  • Simulink模型仿试验.zip
    优质
    本资源为一个基于MATLAB Simulink平台的固定翼无人机系统建模与仿真的项目文件集合。包含飞行控制算法的设计、气动参数输入及性能分析等内容,适用于科研和教学场景。 版本:MATLAB 2014/2019a/2021a,包含运行结果示例。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等,并提供无人机等多种领域的Matlab仿真内容。 标题所示的内容介绍详尽。如需了解更多详情,请访问博主主页并使用搜索功能查找相关博客文章。 适用人群:本科生和研究生,适用于科研与教学学习用途。 博主简介:热爱科学研究的MATLAB开发者,在技术提升的同时注重个人修养的精进,并欢迎进行MATLAB项目的合作交流。
  • MATLAB和Simulink飞行仿平台构建及源码文档(毕业设计)
    优质
    本项目旨在开发一个用于集群固定翼无人机飞行仿真的平台,利用MATLAB和Simulink进行建模与仿真,并提供详细的源代码和文档支持。 该项目为个人毕业设计项目,在答辩评审中获得98分的高分。所有代码均已调试并通过测试,确保可以正常运行。欢迎下载使用,适合初学者学习或进阶研究。 该资源主要适用于计算机、通信、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师和从业者,并可用于课程设计、大作业以及毕业设计等项目之中。整体而言,该项目具有较高的参考价值与实用性;对于基础能力较强的学习者来说,在此基础上进行修改调整以实现不同功能也是可行的。
  • 仿Aerosonde小型建模与控制研究
    优质
    本研究聚焦于采用仿真技术对Aerosonde小型固定翼无人机进行深入的建模与控制分析,旨在提升其飞行性能和操控稳定性。 本实验以小型固定翼无人机Aerosonde为研究对象,通过动力学分析建立了非线性动力学模型,并利用MATLAB/Simulink对该模型进行了仿真验证。所选的控制方法是PID控制,因其物理意义明确且适用范围广泛而被采用。使用MATLAB/Simulink对设计的飞行控制系统进行仿真后发现,在PID控制下,无人机能够实现较为理想的飞行效果。
  • MATLAB Simulink侧向轨迹控制
    优质
    本研究利用MATLAB Simulink平台,设计并实现了一套针对固定翼无人机侧向轨迹控制的算法,旨在提升飞行稳定性和操控精度。 利用横向无人机仿真模型,并采用PID控制方法,在MATLAB GUI界面中调节控制器参数以影响无人机的偏航轨迹控制。该系统使用倾斜转弯或协调转弯的方式进行侧向偏离控制。所使用的MATLAB版本为2018b。
  • 系统MATLAB代码.rar
    优质
    本资源包含用于设计和仿真固定翼无人机系统的MATLAB代码,适用于教学与科研用途。包含飞行控制算法、系统建模等内容。 1. 版本:MATLAB 2014、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据,可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点:采用参数化编程方式,便于修改参数;程序结构清晰且注释详尽。 4. 使用对象:适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末作业及毕业论文项目。 5. 作者介绍:某知名公司资深算法工程师,在 MATLAB 算法仿真领域拥有十年工作经验;擅长智能优化算法、神经网络预测技术、信号处理方法以及元胞自动机等多种领域的算法仿真实验。
  • MATLAB飞行仿
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一套多无人机群飞行仿真实验系统,旨在模拟和分析复杂环境下的协同任务执行情况。 【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:多个无人机的群飞行仿真 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • Yolov5数据(涵盖多旋型)
    优质
    该数据集专为训练和优化基于YOLOv5的无人机目标检测模型设计,包含多种场景下的多旋翼及固定翼无人机图像,适用于各类检测任务。 包含1万张已标注的无人机数据集,可以直接用于Yolov5训练。
  • MATLAB线性化实现
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    本文探讨了在MATLAB环境下对固定翼无人机进行线性化的具体方法和技术,旨在为无人机控制系统的分析与设计提供有效的数学模型。 在航空工程领域,无人机的控制与建模一直是研究的重点之一。固定翼无人机因其独特的飞行特性,在控制系统设计和分析方面通常涉及复杂的非线性动态系统。为了便于分析和控制这些系统,需要将它们进行线性化处理。 MATLAB是一种广泛使用的数学计算软件,它提供了一系列工具箱,包括控制系统工具箱和符号计算工具箱等。利用这些工具有助于简化复杂数学运算及系统建模过程,在固定翼无人机的线性化问题中尤为明显。通过使用MATLAB,可以获取系统的状态空间表示,并将非线性方程转换为易于处理的线性形式。 固定翼无人机动态模型分为纵向和横向动力学部分。前者描述沿机体前后轴(通常称为俯仰方向)的动作;后者则关注绕左右轴(即滚转与偏航运动)的变化情况。在实际飞行控制系统设计中,往往需要将这两者解耦以简化控制算法的设计。 进行固定翼无人机的线性化时,首先需构建非线性方程模型,涵盖沿三个坐标轴方向上的直线和旋转动作共六个自由度。接着应用泰勒级数展开、雅可比矩阵等数学方法,在特定的工作点附近近似这些非线性方程为线性形式。 完成这一过程后,会得到一个状态空间模型,可用以下公式描述: \[ \dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t) \] \[ y(t) = Cx(t) + Du(t) \] 其中\( x(t) \),\( u(t) \),和 \(y(t)\) 分别代表系统状态、输入及输出向量,而矩阵A, B, C 和 D则通过线性化过程得到。 文件名列表中包含多个函数如GetLong.m和GetLate.m等。这些名称暗示了它们的功能:例如,GetLong.m可能用于获取与纵向动力学相关的参数或模型;GetLate.m则可能对应横向动力学部分。其他诸如getCL、getCY、GetCM等文件,则分别用于计算升力系数、侧向力系数和俯仰力矩系数,这些对于线性化过程至关重要。 此外,InitParam.m 文件可能会初始化整个线性化过程中所需的各种参数如无人机的物理特性及飞行状态条件等信息。 通过MATLAB实现固定翼无人机的非线性模型到线性化的转换是一项复杂任务。这不仅要求深入理解无人机动态行为,还需掌握系统控制理论和熟练运用MATLAB编程技巧。一旦完成线性化过程,控制系统设计人员便能利用这些简化后的数学模型来开发稳定且高效的飞行控制器算法。
  • MATLAB四旋PID控制仿.zip
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    本项目通过MATLAB平台对四旋翼无人机进行PID控制算法的建模与仿真,旨在优化其飞行稳定性和响应速度。 本资源适用于MATLAB 2014、2019a及2021a版本,包含可以直接运行的案例数据。代码具有参数化编程的特点,并且参数易于调整;同时,编程思路清晰,注释详尽。 该资源适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大专学生在课程设计、期末作业以及毕业设计中使用。