【轨迹规划】改进的粒子群算法3-5-3机械臂多项式轨迹规划【含Matlab源码 4384期】

最新推荐文章于 2024-09-20 09:37:44 发布
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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版） 文章标签： matlab
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本文介绍了Matlab在科研中的应用，涵盖了从Matlab仿真、各种优化算法（如PID、VMD等）到机器学习（如深度学习模型和应用）、图像处理（如边缘检测、识别等）、路径规划（如旅行商问题、机器人路径规划）、语音处理、元胞自动机和信号处理等多个IT技术领域。还提到了电力系统的微电网优化和配电网重构等内容。

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【轨迹规划】基于matlab改进的粒子群算法3-5-3机械臂多项式轨迹规划【含Matlab源码 4384期】

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【Matlab TSP】改进的遗传算法求解旅行商问题【含GUI源码 926期】
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11-09 951
改进的遗传算法求解旅行商问题 完整的代码，包运行；运行操作视频见优快云资源！适合小白！
18 MATLAB六自由度机械臂关节空间轨迹规划算法：3次、5次多项式插值法及353多项式应用与曲线绘制
aqqqFEpy的博客
03-24 1076
在机械臂控制领域，轨迹规划是至关重要的一环，它决定了机械臂如何从起始点平稳、高效地移动到目标点。今天咱们就来深入探讨一下基于Matlab的六自由度机械臂关节空间轨迹规划，重点看看3次多项式、5次多项式插值法以及353多项式在其中的应用，并且会绘制关节角度、速度、加速度随时间变化的曲线，还会带入自己的机械臂模型绘制末端轨迹图。
3-5-3机械臂轨迹规划matlab仿真
m0_52075628的博客
03-29 4188
【代码】3-5-3机械臂轨迹规划matlab仿真。
国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
jianmozhongge的博客
08-20 1万+
国赛参赛指南！2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛
2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目-B 题 生产过程中的决策问题
weixin_43608857的博客
09-05 1万+
对退回的不合格品，重复步骤(3)。请根据你们所做的决策，对表 1 中的情形给出具体的决策方案，并给出决策的依据及相 应的指标结果。对 𝑚 道工序、𝑛 个零配件，已知零配件、半成品和成品的次品率，重复问题 2，给出生产过程的决策方案。假设问题 2 和问题 3 中零配件、半成品和成品的次品率均是通过抽样检测方法 （例如，你在问题 1 中使用的方法）得到的，请重新完成问题 2 和问题 3。(1) 对零配件（零配件 1 和/或零配件 2）是否进行检测，如果对某种零配件不检测，这 种零配件将直接进入到装配环节；
2024高教社杯数学建模国赛ABCDE题思路代码解析＋成品参考论文获取
qq_59747472的博客
09-02 2666
一、引言高教社杯全国大学生数学建模竞赛（以下简称“国赛”）是面向全国大学生的一项重要赛事，旨在培养学生的数学建模能力、团队合作能力和科学研究能力。近年来，国赛的参赛人数和比赛难度不断提升，对参赛者的数学建模能力提出了更高的要求。本文将针对2024年国赛ABCDDE五道赛题，分别从题目背景、问题分析、模型建立、代码实现、结果分析等方面进行详细的思路解析，并提供参考论文以及相关代码供大家学习参考。
【无人机通信】基于哈里斯鹰算法实现无人机辅助可见光通信NOMA 的总速率最大化附matlab代码
qq_59747472的博客
07-06 976
随着无人机 (UAV) 与可见光通信 (VLC) 的深度融合，为 5G 及未来网络的大规模连接应用和服务提供了广阔的发展前景。本文研究了一种基于非正交多址接入的 UAV 辅助 VLC 系统，旨在通过联合优化功率分配和 UAV 位置，最大化所有用户的总速率。优化问题需满足功率分配约束、用户服务质量约束和 UAV 位置约束。然而，该问题本质上是非凸的且为 NP-hard 问题，难以获得最优解。此外，由于 VLC 的信道模型复杂性，传统方法如坐标下降算法也难以有效解决该问题。
【轨迹规划】基于matlab改进的粒子群算法3-5-3机械臂多项式轨迹规划【含Matlab源码 4384期】.mp4
04-28
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...
基于改进粒子群算法的六自由度机械臂轨迹规划Matlab源码：加入动态学习因子、动态惯性权重、混沌映射与黄金正弦的优化算法
最新发布
07-29
内容概要：本文探讨了基于粒子群算法的353多项式轨迹规划算法及其在不同自由度机械臂中的应用。文中详细介绍了粒子群算法的基础概念和原理，并给出了适用于六自由度、五自由度和四自由度机械臂的MATLAB源码。此外，...
【轨迹规划】基于matlab改进的粒子群算法3-5-3机械臂多项式轨迹规划【含Matlab源码 4384期】
MLB_Q1564658423的博客
09-20 1002
改进的粒子群算法3-5-3机械臂多项式轨迹规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于matlab的一种语音加密程序
05-31
基于matlab的一种对语音信号进行加密解密的程序 我试过了 还不错
基于改进粒子群算法的机械臂多自由度轨迹规划MATLAB算法源码及详细分析,基于改进粒子群算法的六自由度机械臂轨迹规划Matlab源码：动态学习因子与多种优化策略的实践,基于粒子群算法的353多项式轨迹
02-19
基于改进粒子群算法的机械臂多自由度轨迹规划MATLAB算法源码及详细分析,基于改进粒子群算法的六自由度机械臂轨迹规划Matlab源码：动态学习因子与多种优化策略的实践,基于粒子群算法的353多项式轨迹规划matlab算法...
【控制】基于自适应模型预测控制AMPC的四旋翼无人机快速优化matlab实现
qq_59747472的博客
06-27 959
摘要： 随着无人机技术的快速发展，四旋翼无人机因其结构简单、操控灵活等特点，在各个领域得到越来越广泛的应用。然而，在实际应用中，四旋翼无人机往往需要面临复杂的动态环境和未知扰动，这使得其控制系统的设计面临巨大挑战。自适应模型预测控制（AMPC）作为一种先进的控制策略，能够在线学习系统模型参数，并根据预测信息进行最优控制，在处理系统不确定性和扰动方面展现出优越性。本文将重点讨论基于AMPC的四旋翼无人机快速优化方法，旨在提高无人机的轨迹跟踪精度、抗扰动能力以及响应速度。
【无人机编队】狭窄空间环境中多旋翼无人机自重构 V 型编队matlab代码
m0_57702748的博客
04-11 760
在狭窄空间环境中，多旋翼无人机编队控制面临着极大的挑战。本文提出了一种新的自重构 V 型编队算法，该算法能够使无人机在狭窄空间内保持稳定的 V 型编队，并能够自动调整编队形状以适应不同的空间限制。引言多旋翼无人机编队控制技术在近几年得到了广泛的研究，并被应用于各种领域，如协作探索、搜索救援和编队表演等。在实际应用中，无人机编队经常需要在狭窄的空间环境中执行任务，如室内环境、隧道或峡谷等。
2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛A
2301_81310034的博客
09-10 421
【图像去噪】基于BdCNN算法实现图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
06-09 682
The removal of mixed noise is a stiff problem since the distribution of the noise cannot be predicted accurately. The most common mixed noise is the combination of Additive White Gaussian Noise (AWGN) and Impulse Noise (IN). Many methods first attempt to r
【信号模拟】基于APP宽频带干扰信号发生系统附Matlab代码
qq_59747472的博客
03-09 989
在现代电子系统中，宽频带干扰信号已成为一个日益严重的问题。这些信号会影响设备的性能，甚至导致设备故障。为了解决这一问题，需要开发出能够产生宽频带干扰信号的系统。本文将介绍一种基于APP的宽频带干扰信号发生系统，该系统具有高精度、高稳定性和易于操作的特点。系统架构该系统主要由以下模块组成：**APP控制模块：**负责系统的控制和配置，包括信号参数设置、波形选择、输出功率调节等。**信号发生模块：**负责产生宽频带干扰信号，包括正弦波、方波、三角波、噪声等波形。
2023华为杯研究生数学建模竞赛E题思路分析+代码+论文
热门推荐
ivanlj的博客
09-22 1万+
2023华为杯研究生数学建模竞赛E题思路分析+代码+论文
使用MATLAB进行实时人脸检测和识别
ByteWhizX的博客
09-08 358
本文介绍了如何使用MATLAB控制笔记本电脑的摄像头，并实现实时人脸检测和识别的功能。通过逐步实施摄像头初始化、人脸检测、特征提取和人脸识别，我们能够在实时图像帧中检测和识别人脸。此外，你还可以探索其他MATLAB提供的功能和工具箱，以进一步增强人脸检测和识别的性能和准确性。在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB控制笔记本电脑的摄像头，并实现实时人脸检测和识别的功能。如果检测到人脸，它将在图像上标记人脸位置，并显示相应的识别结果。然后，将图像帧转换为灰度图像，以便于人脸检测和识别处理。
粒子群算法 机械臂轨迹规划
01-30
### 使用粒子群算法进行机械臂轨迹规划 #### 方法概述 为了实现3-5-3机械臂的多项式轨迹规划，一种有效的方式是采用改进后的粒子群算法。此方法不仅能够确保所规划出的轨迹满足各种约束条件，还能显著提升机械臂的动作效率与精确度[^1]。 #### 改进粒子群算法的特点 传统粒子群优化(PSO)算法虽然具备良好的寻优能力，但在处理复杂多变的任务时可能存在局限性。针对这些问题，研究者们提出了若干改良措施来增强其性能表现。具体到本案例中的应用，则是对标准版进行了特定调整以适应于机械手臂操作需求下的路径设计挑战[^3]。 #### 实现过程描述 通过定义合适的目标函数以及引入必要的边界限制，在每次迭代过程中更新个体位置直至找到最优解为止；与此同时还要考虑实际物理特性如关节角度范围等因素的影响从而保证最终方案切实可行并具有较高的实用性价值。对于给定起点S和终点E之间的任意两点P_i(x,y,z)，可以通过求解如下形式的速度方程来进行动态模拟： \[ v_{i}(t+1)=w*v_{i}(t)+c_1*r_1*(pbest_{i}-x_{i})+c_2*r_2*(gbest-x_{i}) \] 其中\(v\)代表速度向量,\(w\)惯性权重系数,\(r_1,r_2\)随机数,[0,1], \(c_1,c_2\)加速常数参数。\(^{(1)}\) 接着利用MATLAB编写相应程序完成整个计算流程，并借助图形界面直观展示所得成果以便进一步分析评估效果好坏程度如何变化趋势怎样等问题。以下是简化版本的部分源码片段供参考学习之用: ```matlab function [theta,t]=plan_trajectory(start,end,T) % 输入起始位姿start=[x y z alpha beta gamma]&#39; ,目标位姿end同上; % T为总时间(s),输出关节角随时间变化规律theta及对应时刻序列t. % 初始化种群规模N=20;最大代数Gmax=500... for g=1:Gmax fitness(g,:)=evaluate_fitness(P(:,g)); % 计算适应度 [~,idx_best]=min(fitness); % 寻找当前最佳个体索引号 if min(fitness)<fitness_global % 更新全局极值点记录 ... end P(:,g+1)=update_position(P(:,g),V(:,g)); % 移动至新地点继续探索未知领域 end theta=spline(t,P(idx_best,:),T); % 插值得到最后完整的运动曲线数据表征形式 end ```
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