MATLAB轨迹追踪代码-RTD_quadrotor_DSCC_2019：采用zonotopes和intervals的四旋翼机...-ITADN社区

MATLAB轨迹追踪代码-RTD_quadrotor_DSCC_2019：采用zonotopes和intervals的四旋翼机...

优质

本项目为2019年IEEE控制系统大会展示作品，提供基于MATLAB的四旋翼飞行器轨迹追踪代码，创新性地运用了zonotope及interval方法以提高算法精度与稳定性。该存储库包含了用于四旋翼飞行器模拟及轨迹设计（RTD）的MATLAB代码，旨在支持我们的ASMEDSCC2019论文[1]的研究工作，并因此获得了最佳学生论文奖。RTD是一种为移动机器人提供安全在线路径规划的方法。要运行相关脚本，请在simulation文件夹中执行run_quadrotor_simulation_static_obstacles.m。进行轨迹规划的代码位于quadrotor_RTD_zono_planner.m类中，该类由simulator调用以完成具体任务。如果需要计算可达集合，则可以从step_1_frs_computation开始；需要注意的是，在第二步中生成跟踪误差表可能耗时较长，因此我们提供了预先计算好的跟踪误差表供参考。作者包括Shreyas Kousik、Patrick Holmes和Lu Zehui。 [1] S. Kousik, P. Holmes 和 R. Vasudevan 的相关研究。

四旋翼无人机轨迹跟踪控制的Simulink&GUI文件.rar

优质

本资源包含用于四旋翼无人机轨迹跟踪控制的Simulink模型及GUI设计文件，适用于飞行控制系统的研究与开发。资源包括四旋翼无人机轨迹跟踪控制的Simulink和GUI源文件。用户可以自行设置6个跟踪点，并调节PID参数。此项目适合初学者学习GUI设计及无人机控制系统。

基于BP神经网络的四旋翼双闭环PID轨迹追踪控制.pdf

优质

本文探讨了利用BP神经网络优化四旋翼飞行器双闭环PID控制系统的方法，并详细分析其在轨迹追踪中的应用效果。通过实验验证，该方法能够显著提高飞行器跟踪复杂路径的能力和稳定性。基于BP神经网络的四旋翼双闭环PID轨迹跟踪控制系统是一个复杂的系统设计，旨在实现对四旋翼无人机的精确轨迹追踪与姿态稳定控制。此系统通过构建详细的数学仿真模型来深入分析飞行过程中的各种控制挑战，并采用一种优化方案——即利用BP神经网络改进传统PID控制器参数设置。在该控制系统中，BP神经网络主要用于调整和优化双闭环PID控制器的各项参数，以增强系统的鲁棒性及整体性能表现。其中外环负责处理空间位置偏差问题，内环则关注于姿态控制的具体实现。具体而言，在外环环节里，输入信息为实际飞行路径与预设轨迹之间的差异；而在内环部分，则通过角速度来调整无人机的动态响应。此系统的研发对于提升四旋翼无人机在复杂环境下的自主导航能力和安全性具有重要意义，并且涵盖了多个关键知识点： 1. 四旋翼系统数学仿真模型：该模型详细描述了四轴飞行器的动力学特性及控制策略。 2. BP神经网络优化技术：通过改进PID控制器参数，以达到更好的动态响应和稳定性。 3. 双闭环PID控制架构：结合内外环机制实现高效且精确的轨迹追踪与姿态稳定控制。 4. 轨迹跟踪算法设计：确保飞行器能够准确跟随预设路径运动。 5. 姿态调整策略开发：保障无人机在各种操作条件下保持平稳的姿态状态。此外，还包括了机体坐标系和导航坐标系的概念、用于不同参考框架间转换的矩阵以及四旋翼动力学模型等内容。这些理论知识和技术手段共同构成了该控制系统的核心基础，并为实际应用提供了坚实的技术支撑。

【MATLAB源码】四旋翼轨迹跟踪与规划仿真实验（版本4）

优质

本资源提供四旋翼无人机在MATLAB环境下的轨迹跟踪与路径规划仿真实现代码。版本4进行了优化和更新，便于用户深入学习和研究多旋翼飞行器的控制算法。 MATLAB是一种强大的工程计算软件，在信号处理、图像处理、自动控制以及通信系统等领域得到广泛应用。本段落将深入探讨“四旋翼轨迹跟踪控制与路径规划的MATLAB仿真（版本4）”，涵盖的知识点包括：四轴飞行器的基本概念，轨迹追踪控制系统原理，路径规划技术及其在MATLAB中的实现方式。四轴飞行器是一种无人驾驶飞机(UAV)，其设计特点是拥有四个螺旋桨并以X形对角排列。通过调节每个旋翼的转速来控制飞行姿态和位置，这种无人机具有垂直起降、高机动性等特性，在军事侦察、航拍摄影及救援行动中广泛应用。由于四轴飞行器动态模型复杂且自由度多，因此需要依赖精确的算法确保其安全性和稳定性。轨迹追踪控制系统是实现四旋翼按照预定路径飞行的关键技术之一。在实际操作过程中，无人机需根据任务需求和环境条件规划一条最优或可行的飞行路线。该系统的核心在于通过计算方法实时确定飞机与预期轨迹之间的误差，并相应调整飞行姿态以缩小这个差距，从而确保准确追踪到指定航迹。路径规划是实现轨迹跟踪控制的前提步骤之一，其目标是在从起点到达终点的过程中生成最优化或者安全性的行驶线路。进行这一过程时需考虑无人机的动力学限制、周围环境障碍物以及性能要求等要素影响因素。通常来说，可以将路径规划分为两大类型：全局路线设计和局部轨道绘制。前者侧重于在大范围内寻找符合约束条件的行进方向；后者则集中在生成避开阻碍物体的小范围轨迹上进行改进优化工作。 MATLAB仿真平台为四轴飞行器提供了便捷工具来进行路径规划与追踪控制实现。它拥有丰富的库资源，可以用来创建无人机数学模型、编写测试算法以及执行路线设计任务等操作。在本项目中可能会用到Robotics Toolboxes和Simscape Multibody这两个辅助包来简化机器人的建模及仿真流程。具体实施步骤如下： 1. 确定四轴飞行器的动态模型，包括其惯性属性、运动学方程以及动力学公式； 2. 根据任务需求设计路径规划算法，并生成期望轨迹； 3. 设计追踪控制策略（例如PID控制器、模糊逻辑调节或神经网络等），用于调整无人机的实际路线使其靠近预期目标位置； 4. 在MATLAB环境中编写仿真程序，利用提供的模拟环境评估各种控制方案的表现效果； 5. 分析所得结果并根据需要修改模型参数和算法设置以提升飞行性能。值得注意的是，在进行四轴飞控研究时会遇到许多非线性问题以及多变因素的影响。因此在仿真实验期间必须充分考虑诸如风速、气压变化等现实情况，从而增强仿真效果的真实性和控制策略的稳健性。本项目的MATLAB源代码文件名为“【matlab源码】四旋翼轨迹跟踪控制和轨迹规划matlab仿真（版本4）”，包含了所有必要的程序及算法实现内容。借助该资源，研究人员和技术人员能够迅速建立仿真实验环境，并进行相关测试与评估工作。

机械臂轨迹追踪,机械臂轨迹控制,Matlab源码.zip

优质

本资源包含用于机械臂轨迹追踪与控制的MATLAB源代码，旨在帮助用户实现精确的运动规划和路径优化。适合研究与教学用途。机械臂轨迹跟踪及控制的MATLAB源码。

双轮机器人轨迹追踪控制.zip_轨迹追踪控制

优质

本项目为一款专注于轨迹追踪控制的双轮机器人软件开发包。通过先进的算法实现精准定位与高效路径规划，适用于教学、科研及自动化领域应用研究。双轮机器人轨迹跟踪控制涉及圆形和曲线运动，在Simulink中自建模型进行实现。

四旋翼无人机Simulink轨迹跟踪MPC算法文档详解指南

优质

本指南详细解析了基于Simulink平台的四旋翼无人机轨迹跟踪控制中模型预测控制(MPC)算法的应用与实现方法。在现代航空领域中，四旋翼无人机由于其结构简单、机动性强且成本较低等特点，在研究与商业应用方面备受青睐。随着自动化及智能化技术的发展，对四旋翼无人机的轨迹跟踪控制的研究变得尤为重要。本段落档将详细介绍如何利用Simulink环境中的模型预测控制（MPC）算法实现高效的四旋翼无人机轨迹跟踪。Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个可视化的图形界面用于多领域仿真和基于模型的设计。通过拖放组件的方式，用户可以构建复杂的动态系统模型，并进行从简单线性到复杂多域系统的仿真。 MPC是一种先进的控制策略，通过对未来一段时间内系统行为的预测来优化输入信号。这种算法特别适用于处理具有多个输入输出通道（即MIMO）的情况，并能有效应对各种约束条件。在四旋翼无人机轨迹跟踪的研究中，通常需要考虑动态模型、环境因素、路径规划以及避障等问题。通过Simulink构建的四旋翼无人机模型可以集成MPC算法来完成这些复杂的控制任务。此方法能够处理飞行过程中遇到的各种不确定因素，如风力影响和重力变化等，并确保无人机沿着预定轨迹稳定飞行。文档详细介绍了如何在Simulink环境中建立四旋翼无人机模型并使用MPC实现其轨迹跟踪功能。首先概述了无人机的运动学与动力学基础；接着讨论了路径规划的关键技术，包括路径生成及避障算法。进一步地，解释了MPC的工作原理及其实施步骤：构建预测模型、定义目标函数、处理约束条件以及优化控制器参数。此外，文档还通过一系列仿真案例展示了使用MPC进行轨迹跟踪的实际效果。例如，在模拟特定环境中的飞行过程中，演示了无人机如何在突发外部干扰下仍能平稳地沿着预定路径飞行并迅速作出反应。这些结果不仅验证了MPC算法的有效性，也为实际应用提供了指导。综上所述，《四旋翼无人机Simulink轨迹跟踪的MPC文档》为设计和实现高效且稳定的无人机控制系统提供理论基础和技术支持。它既适用于学术研究领域，也对工业界开发高性能四旋翼无人机系统具有重要参考价值。

MPC轨迹追踪

优质

MPC轨迹追踪技术利用模型预测控制算法，优化路径规划与实时调整，广泛应用于自动驾驶、机器人导航等领域，确保高效安全运行。本代码主要采用模型预测控制算法来实现无人驾驶车辆的路径跟踪，并进行了Simulink与CarSim的联合仿真。

MATLAB中的运动轨迹追踪

优质

本项目运用MATLAB软件进行运动物体轨迹的精确追踪与分析，结合算法优化技术提升数据处理效率和准确性，适用于科研、工程等多个领域。在IT领域特别是计算机视觉与图像处理方面，运动轨迹跟踪是一项核心技能。利用MATLAB这一强大的编程平台可以高效地实现此功能。本段落将详细介绍如何使用MATLAB进行运动物体的追踪，并标识视频中的移动目标。首先需要了解的是，运动检测是整个过程的第一步。MATLAB提供了多种方法来完成这项任务，包括帧差法、光流算法以及背景减除技术等。帧差法则通过比较连续两幅图像之间的变化发现活动对象；而光流则关注像素级别的位移信息以确定物体的移动方向和速度；背景减除则是基于静态环境假设识别出动态目标。选择哪种方法取决于具体的使用场景，比如在光照条件稳定且背景相对静止的情况下最适合采用背景减除法。一旦运动物体被成功检测出来后，下一步就是对其进行追踪了。MATLAB中包括`vision.KalmanFilter`和`vision.HistogramBasedTracker`在内的工具箱可以用来实现这一目的。卡尔曼滤波器基于预测-校正机制，在存在噪声干扰的情况下依然能够准确地定位目标；而Histogram-Based Tracker则利用颜色或亮度直方图来寻找特定的目标，适用于那些色彩特征明显的物体。以下是基本的操作流程： 1. **初始化**：选择合适的跟踪算法，并根据首帧中的对象位置对其进行配置。 2. **运动检测**：对每一帧执行相应的运动识别技术以获取可能的活动区域。 3. **追踪**：利用先前设定好的模型预测目标的位置，然后在当前画面中寻找匹配度最高的部分。 4. **更新状态**：依据预测结果与实际观测到的目标位置来调整跟踪器的状态参数。 5. **标记输出**：将识别出的对象用矩形框或其他方式标示出来以便观察。以上步骤会重复执行直至视频结束，从而完成整个运动轨迹的追踪过程。在实践中，可能需要根据具体目标特性和环境条件对算法进行微调以提高准确性。此外，在处理多个同时移动的目标时可能会遇到挑战，此时可以考虑使用`vision.BoundingBoxTracker`或`vision.MultipleObjectTracker`来应对复杂情况。总之，MATLAB提供了一套完整的工具集用于解决运动轨迹跟踪问题，涵盖了从检测到追踪再到最终标识的一系列操作步骤。通过灵活运用这些资源并结合实际需求进行参数优化后，我们可以有效地对视频中的移动物体实施精确的监控和分析。

MATLAB四旋翼_Lab-Files.rar_Quanser四旋翼_四旋翼LQR_直升机控制

优质

本资源包包含使用MATLAB进行Quanser四旋翼直升机控制系统设计的文件，重点介绍LQR（线性二次型调节器）控制方法。适合学习与研究四旋翼飞行器动态控制技术。 Quanser公司四旋翼直升机控制系统的LQR控制程序涉及利用线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）来优化飞行器的动态性能。该方法通过建立数学模型并求解最优控制问题，实现对四旋翼直升机姿态和位置的有效控制。

是否确定退出登录?

MATLAB轨迹追踪代码-RTD_quadrotor_DSCC_2019：采用zonotopes和intervals的四旋翼机...

全部评论 (0)