【飞行器】基于matlab龙格库塔算法飞行器姿态控制（角速度 姿态角 控制力矩）【含Matlab源码 4311期】

最新推荐文章于 2025-07-27 11:13:00 发布
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⛄一、飞行器姿态控制（角速度 姿态角 控制力矩）简介

飞行器姿态控制是指通过控制飞行器的角速度和姿态角来实现飞行器的稳定和操纵。在飞行器姿态控制中，角速度是指飞行器绕三个轴（横滚、俯仰和偏航）的旋转速度，姿态角是指飞行器相对于惯性坐标系的姿态角度，控制力矩是指通过施加力矩来改变飞行器的角速度和姿态角。

飞行

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毕设题目：Matlab优化充电
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11-26 2289
毕设题目：Matlab优化充电 完整代码，方可直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【PPO姿态控制】基于强化学习(Proximal Policy Optimization)PPO训练的无人机姿态控制simulink仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-08 3451
PPO算法是由OpenAI提出的，该算法是一种全新的策略梯度（Policy Gradient）算法，但是传统的策略梯度算法受到步长影响较大，而且很难选择出最优的步长参数，如果训练过程中，新策略和旧策略之间的差异过大将影响最终的学校效果。针对这个问题，PPO算法提出了一种新的目标函数，其可以通过多个训练步骤进行小批量的更新，从而解决了传统策略梯度算法中的步长选择问题。 但是PPO算法，其实现复杂度远低于TRPO算法。PPO算法的实现方式主要包括2种实现方式，第一种PPO算法是...
角接触球轴承的选用与寿命计算
07-05
角接触球轴承的接触角、配套径向游隙、轴承宽度之间有一定的关系,掌握这些关系,才能理解轴承的装配要求。角接触球轴承使用时一般有预加载荷,轴承安装后原始游隙消除,所以接触角和精度非常重要。因此,有必要对角接触球轴承的选用及寿命计算进行分析。
【信道估计】MIMO4x4系统下对ZFMMSEML等线性预编码算法误码率性能的比较附matlab代码
Matlab_dashi的博客
04-16 1444
在多输入多输出 (MIMO) 系统中，信道估计是提高系统性能的关键技术。线性预编码算法是一种有效的信道估计方法，它通过在发送端对数据进行预编码，来提高接收端的信噪比。本文针对 MIMO 4x4 系统，对 ZF-MMSE-ML 等线性预编码算法的误码率性能进行了比较。通过仿真，分析了不同信道条件和不同算法参数对误码率的影响。结果表明，ZF-MMSE-ML 算法在高信噪比条件下具有较好的误码率性能，而 MMSE 算法在低信噪比条件下表现更佳。
【飞行器】基于matlab龙格库塔算法飞行器姿态控制（角速度 姿态角 控制力矩）【Matlab仿真 4311期】.md
11-08
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，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...
【飞行器】龙格库塔算法飞行器姿态控制（角速度 姿态角 控制力矩）【含Matlab仿真 4311期】.zip
11-18
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 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；...
【姿态控制】深度强化学习两足机器人行走姿态控制【含Matlab源码 7993期】
Matlab912100926的博客
11-11 1229
深度强化学习两足机器人行走姿态控制 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【控制】基于虚拟约束与深度强化学习的三连杆二维双足步行机器人行走姿态控制对比分析Matlab代码
qq_59747472的博客
10-03 1031
深度强化学习是一种通过试错学习来学习最优控制策略的方法。在本项目中，我们采用深度Q网络(DQN)算法来训练RL控制器。状态空间包括关节角度、角速度和机器人质心位置等信息，动作空间则包括每个关节的驱动力矩。奖励函数的设计至关重要，它决定了学习的目标。我们设计的奖励函数考虑了机器人的行走速度、稳定性和能量消耗等因素。通过不断迭代学习，RL控制器可以学习到使奖励函数最大化的最优控制策略。为了提高学习效率，我们采用了经验回放机制和目标网络等技术。
使用强化学习训练双足机器人行走示例项目
最新发布
weixin_42509888的博客
07-27 878
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它借鉴了行为心理学中的“刺激-响应”机制，通过奖励与惩罚的反馈来训练智能体（agent）学习如何在特定环境中作出决策。与监督学习和无监督学习不同的是，强化学习不需要明确的标记数据，而是通过试错的方式从环境中学习。在强化学习中，智能体通过不断与环境交互，接收状态信息，并根据当前策略选择动作来影响环境状态。每次动作后，智能体会收到一个奖励（或惩罚）信号，并以此来更新其策略，目的是最大化未来的奖励累积。
强化学习在双足机器人步态控制中的应用.pdf
08-13
#资源达人分享计划#
Reinforcement Learning for UAV Attitude Control-强化学习的无人机姿态控制
dumao0620的专栏
11-03 2899
自动驾驶系统通常由提供稳定性和控制的“内环”组成，而“外环”负责任务级别的目标，如航路点导航。无人机的自动驾驶系统主要采用比例-积分-导数(PID)控制系统实现，该系统在稳定环境中表现优异。然而，在不可预测和恶劣的环境中，需要更复杂的控制。智能飞行控制系统是一个活跃的研究领域，最近通过使用强化学习(RL)来解决PID控制的局限性，它在其他应用中已经取得了成功，如机器人。然而，以前的工作主要集中在在任务级控制器上使用RL。
电动汽车充放电的优化调度（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
02-13 463
然而，全局最优调度方案是不切实际的，因为它需要有关未来基本负载和到达时间的信息，以及将在一天的未来时间到达的电动汽车的充电周期。在全局最优调度方案中，由于我们假设我们具有关于一天内的电动汽车和基本负载的信息的全局知识，因此我们可以通过仅解决一次全局调度优化问题（5）来找到每个间隔的最优充电功率。%=====其他车辆到达时间均匀分布在[ 1,20 ]之间======%=====充电时间均匀分布在 [4, 12] 小时之间======%====初始电量均匀分布在电池容量的[0 0.8]之间======
【跳频通信】跳频通信误码率性能分析（含误码率 信噪比）【含Matlab源码 4869期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
07-01 1335
跳频通信误码率性能分析（含误码率 信噪比） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
机器人运动控制 强化学习几大难点及解决
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gwshcx521的博客
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三个难点 与棋类运动和电脑游戏不同，在机器人运动控制领域运用增强学习方法主要有以下三个难点： 1.“高”，即状态和行为维数高。比如让机器人为我们端杯水，需要增强学习算法提供如下的最优运动控制策略：凭借具有深度、鱼眼和普通图像拍摄功能的实感TM摄像头获得图像，分析出人和杯子的方向、距离、姿态以及人的表情，并通过听觉获得人发出命令的方位和急促程度，从而控制机器人（机械腿或底盘）走到人的面前；借助机
mujoco强化学习--MIT双足机器人
WZY_F的博客
03-21 558
问题描述：将udrf文件转成mujoco的xml文件时，直接在mujoco仿真环境加载出来模型卡在地面以下了，是不是因为body_link的XML文件有丢失？另外在设置碰撞体的时候，不能直接用stl文件吗？自由关节怎么设置的？机器人urdf文件和XML以及stl文件：https://github.com/mathnovel/DayCollection/files/11392364/mit_humanoid.zip。代码仓库：https://github.com/se-hwan/pbrs-humanoid。
深度强化学习在机器人控制领域的应用
AI天才研究院
01-07 1184
1.背景介绍 机器人控制是一种广泛的研究领域，涉及到自动化系统、机器人技术和人工智能的交叉领域。机器人控制的主要目标是使机器人能够在不同的环境中自主地执行任务，并与其他系统和人类进行有效的交互。在过去的几十年里，机器人控制的方法主要包括规则基于的方法、基于状态的方法和基于行为的方法。然而，这些方法在面对复杂、不确定和动态的环境时都存在一定的局限性。 深度强化学习(Deep Reinforcem...
MATLAB强化学习控制飞行器的姿态和位置，reward一直不升，姿态也不跟踪我的给定值且发散
qq_44528344的博客
05-05 1232
我设计的奖励函数是分阶段的：①如果姿态误差值和角速度误差值，下一步比上一步的误差小，给一个r1=30；以下展示一下把飞行器模型简化为纵向模型的结果，整个仿真里只有飞机模型由完整的12状态简化为只研究纵向运动，奖励函数的设计与上述类似，状态空间也类似，动作空间只有推力和升降舵偏角。isdone的设计：只有当所有的姿态误差和角速度误差加起来都小于1°的时，才能退出当前片段的训练，否则就只能走满最大步数而退出。状态空间：高度的跟踪误差，三个方向的速度的跟踪误差，欧拉姿态角的跟踪误差，三个角速度，攻角。
【轴承寿命】轴系角接触球轴承寿命计算Matlab实现
j_jinger的博客
10-17 1656
角接触球轴承作为一种精密机械元件，广泛应用于各种旋转机械设备中，其寿命直接影响设备的可靠性和运行效率。准确预测轴承寿命对于设备维护、维修策略制定以及成本控制至关重要。本文将探讨基于Matlab的角接触球轴承寿命计算方法，深入分析其计算原理，并结合具体的Matlab代码实现进行详细阐述。一、 轴承寿命计算理论基础轴承寿命的计算通常基于Lundberg-Palmgren公式，该公式考虑了轴承承受的载荷、材料特性以及运行参数等因素对寿命的影响。
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