ZIP四旋翼飞行器模型预测控制仿真及MATLAB纯M代码实现：结合CasADi优化库与MPC控制策略实践及PPT详述原理,四旋翼飞行器模型预测控制的MATLAB仿真与CasADi优化库应用：附PPT介绍,四 6.04MB

iRRbbATr需要积分:7(1积分=1元)

资源文件列表:

四旋翼飞行器模型预测控制仿真带四旋翼无 大约有17个文件
  1. 1.jpg 286.46KB
  2. 2.jpg 387.04KB
  3. 3.jpg 360.32KB
  4. 4.jpg 147.81KB
  5. 5.jpg 163.68KB
  6. 6.jpg 91.43KB
  7. 7.jpg 129.36KB
  8. 8.jpg 146.7KB
  9. 四旋翼飞行器模型的预测控制仿真研.txt 2.26KB
  10. 四旋翼飞行器模型预测控制.html 2.26MB
  11. 四旋翼飞行器模型预测控制仿真带.doc 2.42KB
  12. 四旋翼飞行器模型预测控制仿真带.html 2.26MB
  13. 四旋翼飞行器模型预测控制仿真技术.txt 2.56KB
  14. 四旋翼飞行器模型预测控制技术分析一引言.txt 1.56KB
  15. 四旋翼飞行器模型预测控制技术分析随着科技的飞速.txt 2.04KB
  16. 四旋翼飞行器模型预测控制技术分析随着科技的飞速发.html 2.26MB
  17. 四旋翼飞行器模型预测控制的探索之旅在遥远的科技.txt 2.5KB

资源介绍:

四旋翼飞行器模型预测控制仿真及MATLAB纯M代码实现：结合CasADi优化库与MPC控制策略实践及PPT详述原理,四旋翼飞行器模型预测控制的MATLAB仿真与CasADi优化库应用：附PPT介绍,四旋翼飞行器模型预测控制仿真带PPT 四旋翼无人机 四旋翼飞行器模型预测控的MATLAB仿真，纯M代码实现，最优化求解使用了CasADi优化控制库（绿色免安装）。 CasADi我已下到代码目录里，代码到手可直接运行。 运行完直接plot出附图仿真结果。 配套30页的ppt，简介了相关原理与模型公式，详见附图。 关联词：无人机轨迹跟踪，无人机姿态控制， MPC控制。 ,四旋翼无人机; 飞行器模型预测控制; MATLAB仿真; CasADi优化控制库; 无人机轨迹跟踪; 无人机姿态控制; MPC控制; 30页PPT; 仿真结果图,四旋翼无人机模型预测控制仿真研究：MATLAB纯代码实现与PPT详解
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90401711/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90401711/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四旋翼飞行器模型预测控制仿真带<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">PPT</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff3">：</span>本篇文章主要介绍了四旋翼无人机的模型预测控制方法<span class="ff3">，</span>并基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>进行了仿真实现<span class="ff4">。</span>本</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">文使用了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">CasADi<span class="_ _1"> </span></span>优化控制库<span class="ff3">，</span>通过对四旋翼飞行器模型的优化求解<span class="ff3">，</span>实现了无人机的轨迹跟踪和姿</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">态控制<span class="ff4">。</span>文章附带了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">30<span class="_ _1"> </span></span>页的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">PPT<span class="ff3">，</span></span>详细介绍了相关原理与模型公式<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">关键词<span class="ff3">：</span>四旋翼无人机<span class="ff4">、</span>模型预测控制<span class="ff4">、<span class="ff2">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span></span>仿真<span class="ff4">、<span class="ff2">CasADi<span class="_ _1"> </span></span></span>优化控制库<span class="ff4">、</span>无人机轨迹跟踪<span class="ff4">、</span>无</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">人机姿态控制<span class="ff4">、<span class="ff2">MPC<span class="_ _1"> </span></span></span>控制</div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引言<span class="ff3">：</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着无人机技术的不断发展<span class="ff3">，</span>四旋翼无人机作为其中一种常见的类型<span class="ff3">，</span>已经广泛应用于航空航天领域</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">农业</span>、<span class="ff1">电力巡检等众多领域</span>。<span class="ff1">而在四旋翼无人机的控制方面<span class="ff3">，</span>模型预测控制<span class="ff3">（<span class="ff2">MPC</span>）</span>方法因其优越</span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的性能而备受关注<span class="ff4">。</span>本文将基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="ff3">，</span></span>使用<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">CasADi<span class="_ _1"> </span></span>优化控制库<span class="ff3">，</span>实现四旋翼飞行器的模型预测</div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制<span class="ff3">，</span>并通过仿真结果展示其性能优势<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>引言四旋翼无人机</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四旋翼无人机是一种通过四个独立驱动的螺旋桨提供升力和推力的飞行器<span class="ff4">。</span>其灵活性和机动性使其成</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为许多应用场景中的理想选择<span class="ff3">，</span>例如航拍摄影<span class="ff4">、</span>搜索救援等<span class="ff4">。</span>四旋翼无人机的动力学模型可通过旋翼</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">动力学方程描述<span class="ff3">，</span>可以根据旋翼和机身的几何特征得到相应的模型<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>模型预测控制方法</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">模型预测控制<span class="ff3">（<span class="ff2">MPC</span>）</span>是一种基于模型的控制方法<span class="ff3">，</span>其核心思想是通过预测系统未来的行为<span class="ff3">，</span>计算出</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">最优的控制指令<span class="ff4">。</span>对于四旋翼无人机来说<span class="ff3">，<span class="ff2">MPC<span class="_ _1"> </span></span></span>方法可以通过对无人机的动力学模型进行预测和优化</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">求解<span class="ff3">，</span>得到最优的控制策略<span class="ff4">。</span>本文使用了<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">CasADi<span class="_ _1"> </span></span>优化控制库<span class="ff3">，</span>在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>环境下实现了四旋翼无人</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">机的<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MPC<span class="_ _1"> </span></span>控制<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、<span class="ff2">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span></span>仿真实现</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文将四旋翼无人机的动力学模型转化为<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>代码<span class="ff3">，</span>并基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">CasADi<span class="_ _1"> </span></span>优化控制库对控制策略进行</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">求解<span class="ff4">。</span>首先<span class="ff3">，</span>我们需要定义无人机的状态变量和控制变量<span class="ff3">，</span>并编写动力学方程的函数<span class="ff4">。</span>然后<span class="ff3">，</span>在<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MPC</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制循环中<span class="ff3">，</span>通过对当前时刻的状态进行预测<span class="ff3">，</span>计算出最优的控制指令<span class="ff3">，</span>并将其应用于无人机的实际</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制中<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、</span>仿真结果与讨论</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过<span class="_ _0"> </span><span class="ff2">MATLAB<span class="_ _1"> </span></span>的仿真实验<span class="ff3">，</span>我们可以验证所提出的四旋翼无人机模型预测控制方法的有效性<span class="ff4">。</span>在轨迹</div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">跟踪方面<span class="ff3">，</span>通过对预设的轨迹进行优化求解<span class="ff3">，</span>我们可以观察到无人机能够准确地跟踪设定的轨迹<span class="ff4">。</span>在</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">姿态控制方面<span class="ff3">，</span>通过对无人机的姿态进行优化求解<span class="ff3">，</span>我们可以实现对无人机姿态的精确控制<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff4">、</span>结论与展望</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源
    类型标题大小时间
    ZIP基于Matlab深度学习预测乳腺癌仿真系统：通过数据分析实现三类癌症精准诊断与评估的程序包运行方法,基于Matlab的深度学习乳腺癌预测仿真系统：自动分类与程序运行,基于Matlab的使用深度学习预测1.67MB2月前
    ZIPMATLAB环境中基于PSO算法的机器人路径规划系统：可视化界面与自定义障碍物及起终点设置,MATLAB实现PSO算法的机器人路径规划与可视化：自定义障碍物与起点终点,基于MATLAB的粒子群优化（P1.31MB2月前
    ZIP深入理解随机森林（RF）算法：特征重要性排序与数据回归预测的Matlab代码实践,基于随机森林的特征重要性排序：数据回归预测的Matlab代码实现与上手指南,随机森林（RF）特征重要性排序数据回归预269.69KB2月前
    ZIPCOMSOL仿真：金属光栅SPR折射率传感仿真-物理光学模型的实践应用研究,COMSOL模拟物理光学模型中的金属光栅表面等离子体共振折射率传感应用研究,COMSOL物理光学模型：金属光栅SPR折射率2.71MB2月前
    ZIP华大hc32方案无刷直流电机BLDC驱动方案：高精度脉冲定位与多重保护机制,基于华大32的36V系统无刷直流电机控制BLDC方案（实现多种功能与保护）,36V系统无刷直流BLDC方案Mcu：华大321.7MB2月前
    ZIP基于双闭环PID控制的BUCK降压变换器与三相整流仿真研究，内含可选BUCK Boost调节和变负载实验仿真资料,双闭环PID控制Buck变换器：降压变换、变负载实验仿真及单相/三相整流技术研究,双闭465.23KB2月前
    ZIP低功耗入门级原创SAR ADC电路设计成品，smic 0.18工艺，1.8V供电，适合学习之用,低功耗入门级原创SAR ADC电路设计成品，smic 0.18工艺，精准模数转换与仿真结果展示,低功耗1672.43KB2月前
    ZIPMatlab下的BPSK信道编码技术：汉明码、循环码与卷积码的应用与实现,Matlab下BPSK信道编码详解：汉明码、循环码与卷积码的应用与实现,Matlab BPSK信道编码（汉明码 循环码 卷积码1.49MB2月前