✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍本项目是Fabio Ruggiero教授所授“野外与服务机器人”课程的期末作业。其目标是在外部力矩扰动的作用下实现三种鲁棒控制器此外还实现了人工势场APF算法以在未知环境中避障。该课题虽未涵盖在课程教学内容中但本项目仍对其进行了实现与探索旨在为控制算法提供更通用的轨迹规划能力使其能够在通用且复杂的环境中运行。本项目所采用的控制器包括几何控制源自第3次课后作业、两种新开发的控制器——分层控制与基于被动性的控制。仿真结果表明该系统在轨迹规划、对外部扰动的鲁棒性以及避障性能方面均表现出良好的效果。通过对这三种控制策略进行测试可清晰地观察到各自的差异、优势及局限性。随后本项目还实现了一项受外部力矩扰动影响的悬停任务以展示无人机的优异运行表现——该成果在诸多应用场景中均具有极高的实用价值。最后本项目还重点探讨了若干空气动力学效应特别是地面效应与天花板效应。无人机通常简称为UAV或无人机是指无需有人在机上操作的飞行器系统。它们可以通过远程操控由人工操作员控制也可以由机载计算机自主控制。无人机最初是为军事应用而开发的但由于技术的进步和成本的降低其应用范围已迅速扩展到民用领域。近年来无人机在多个领域变得日益重要包括监控、精准农业、自动配送以及搜救行动。无人机自主飞行功能的关键在于能够在复杂、往往未知且动态的环境中安全高效地导航。无人机的动力学模型可以根据不同的应用场景以多种方式表达。下文将讨论两种动力学模型这两种模型对于后续介绍的两种控制器的实现至关重要• 几何控制 → 无坐标动力学模型 • 分层控制与被动性控制 → RPY 动力学模型。如可直观看出无人机的动力学模型本质上就是可在环境中飞行的刚体动力学模型因此用于描述该模型的方程较为标准。为了继续讨论有必要先定义关于参考系的约定。在空中机器人领域通常采用NED坐标系北-东-下坐标系其中z轴指向下方而x轴和y轴分别指向北方和东方。下文所述的机体坐标系与世界坐标系均采用NED配置。⛳️ 运行结果 部分代码% Function to generate points on the lateral faces of a rectangular prism% Used for modeling an obstacle as a prism in 3D space% Inputs:% - ObstaclePositions: [x, y] coordinates of the prism center on the XY-plane% - ObstacleHeights: height of the prism (in the Z direction)% - ObstacleWidths: width of the square base (assumes square base)% Output:% - obstacle: 3xN matrix containing the 3D coordinates of the sampled surface points% function obstacle prism_points_gen(ObstaclePositions, ObstacleHeights, ObstacleWidths)%% % Extract center coordinates% x_center ObstaclePositions(1);% y_center ObstaclePositions(2);% side ObstacleWidths;% height ObstacleHeights;%% % Discretization parameters% num_side_points 40; % number of points along each side of the base% num_height_points 100; % number of points along the height (Z-axis)%% % Compute the 4 vertices of the square base (clockwise)% half_side side / 2;% vertices [ x_center - half_side, y_center - half_side; % V1% x_center half_side, y_center - half_side; % V2% x_center half_side, y_center half_side; % V3% x_center - half_side, y_center half_side]; % V4%% % Discretize height values from 0 to total height% z_vals linspace(0, height, num_height_points);%% % Preallocate array for obstacle points% total_points 4 * num_side_points * num_height_points;% obstacle zeros(3, total_points);% idx 1;%% % Generate points on the four lateral faces% for k 1:4% % Select the two vertices defining one side of the base% p1 vertices(k, :);% p2 vertices(mod(k, 4) 1, :); % Wrap around for last vertex%% % Linearly interpolate points along the base side% x_side linspace(p1(1), p2(1), num_side_points);% y_side linspace(p1(2), p2(2), num_side_points);%% % For each height level, add surface points on this face% for z z_vals% for i 1:num_side_points% obstacle(:, idx) [x_side(i); y_side(i); -z]; % Z is negative% idx idx 1;% end% end% end%% endfunction obstacle prism_points_gen(ObstaclePositions, ObstacleHeights, ObstacleWidths)% Function to generate 3D points on the lateral surface of a vertical cylinder% The cylinder is inscribed in a square-based rectangular prism.% This means the circular base fits perfectly inside the square base,% touching all four sides.%% Inputs:% - ObstaclePositions: [x, y] coordinates of the center of the prism base% - ObstacleHeights: total height of the prism (and the cylinder)% - ObstacleWidths: width of the square base (cylinder is inscribed in this square)%% Output:% - obstacle: 3xN matrix of points sampled on the cylindrical surface% Extract geometric parametersx_center ObstaclePositions(1);y_center ObstaclePositions(2);side ObstacleWidths;height ObstacleHeights;% Discretization parametersnum_circle_points 40; % number of points sampled along the circlenum_height_points 70; % number of layers along the height% Radius of the cylinder inscribed in a square (half the side length)radius side / 2;% Generate angles (from 0 to just before 2π to avoid duplicate point)theta linspace(0, 2*pi, num_circle_points 1);theta(end) []; % remove duplicate at 2π% Height values from bottom (0) to top (height)z_vals linspace(0, height, num_height_points);% Total number of points to be generatedtotal_points num_circle_points * num_height_points;obstacle zeros(3, total_points);idx 1;% Generate points on the cylindrical surfacefor z z_valsfor t thetax x_center radius * cos(t);y y_center radius * sin(t);obstacle(:, idx) [x; y; -z]; % Z is negative (NED convention)idx idx 1;endendend 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化原创改进优化算法适合需要创新的同学原创改进2025年的波动光学优化算法WOO以及三国优化算法TKOA、白鲸优化算法BWO等任意优化算法均可保证测试函数效果一般可直接核心