手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机电池管理系统仿真建模示例

最新推荐文章于 2025-06-03 20:09:14 发布
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分类专栏： 手把手教你学 MATLAB 专栏 手把手教你学Simulink的模块库 手把手教你学 Simulink 文章标签： 无人机 simulink matlab
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手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机电池管理系统仿真建模示例

一、背景介绍

二、理论基础

三、所需工具和环境

四、步骤详解

步骤1：创建Simulink模型

步骤2：定义电池的基本参数

步骤3：实现电池模型

步骤4：添加传感器和执行器模型

步骤5：实现控制逻辑

步骤6：连接各模块

步骤7：设置仿真参数

步骤8：运行仿真并分析结果

五、总结

手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机电池管理系统仿真建模示例

在无人驾驶飞行器（UAV）的设计中，电池管理系统（BMS）是至关重要的组件之一。它负责监控电池的状态（如电压、电流和温度），确保电池安全运行，并最大化其性能和寿命。本指南

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手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机视觉导航仿真建模示例
MHD0815的博客
04-06 135
无人机视觉导航概述特点：视觉导航依赖于图像处理技术来分析来自摄像头的数据，以确定无人机的位置和姿态。关键组件摄像头：用于捕捉周围环境的图像。图像处理算法：用于从图像中提取有用的信息，如地标检测、障碍物识别等。坐标变换：将视觉数据转换为可用于导航决策的信息。应用场景：自动巡检、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的无人机视觉导航系统模型，涵盖从图像采集到导航决策的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如地标识别准确率），并探讨优化视觉导航的方法。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机能量优化仿真建模示例
MHD0815的博客
04-01 88
无人机能量管理系统概述特点：无人机的能量主要来源于电池，能量管理旨在最大化利用有限的能量资源。关键组件电源：如锂电池组，提供飞行所需电能。负载：包括电机、传感器等耗电器件。控制系统：用于调节功率分配，实现最佳能量利用。应用场景：航拍摄影、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的无人机能量优化模型，涵盖从电池到各负载的能量流过程。分析不同条件下的系统响应特性（如剩余电量、飞行时间），并探讨能量优化策略。定义无人机的一些基本物理参数，如电池容量、电机效率、负载功率等。使用Constant。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机姿态控制系统仿真建模示例
MHD0815的博客
04-04 68
目录手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机姿态控制系统仿真建模示例一、背景介绍二、理论基础三、所需工具和环境四、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤2：定义无人机的基本参数步骤3：实现IMU传感器模型步骤4：实现姿态控制算法步骤5：实现6DOF模型步骤6：连接各模块步骤7：设置仿真参数步骤8：运行仿真并分析结果五、总结 在无人驾驶飞行器（UAV）的设计与开发中，姿态控制是确保无人机稳定飞行的关键技术之一。本指南将展示如何使用MATLAB/Simulink搭建一个简化的无人机姿态
手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机路径规划仿真建模示例
MHD0815的博客
04-04 161
无人机路径规划概述特点：路径规划是指根据环境信息和任务需求，计算出一条从起点到终点的安全路径。关键组件传感器：如激光雷达（LIDAR）、摄像头等，用于感知周围环境。算法：包括A*算法、Dijkstra算法、RRT（快速随机树）等，用于生成最优或近似最优路径。应用场景：自动巡检、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的无人机路径规划系统模型，涵盖从环境感知到路径生成的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如路径长度、避障效果），并探讨优化路径规划的方法。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机高度保持控制仿真建模示例
MHD0815的博客
04-01 71
无人机高度保持控制概述特点：高度保持是指无人机在飞行过程中维持指定的高度，而不发生过多的波动。这通常依赖于传感器（如气压计或超声波传感器）和控制器来实现。关键组件传感器：用于测量无人机当前的高度。控制器：根据传感器数据生成控制信号以调整推力。执行器：如电机和螺旋桨，根据控制信号调节升力。应用场景：航拍摄影、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的无人机高度保持控制系统模型，涵盖从传感器输入到执行器输出的全过程。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机电机速度控制仿真建模示例
MHD0815的博客
04-02 71
无人机电机概述特点：电机为无人机提供升力和推力，其性能直接影响到无人机的稳定性和机动性。关键组件电机：产生旋转运动。电调（ESC）：根据飞控板发出的PWM信号调节电机转速。螺旋桨：将电机的旋转运动转化为推力。仿真目标搭建一个简化的无人机电机速度控制系统模型，涵盖从输入PWM信号到输出电机转速的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如上升时间、超调量等），并探讨优化电机速度控制的方法。定义电机的一些基本物理参数，如转动惯量、电阻、电感等。使用Constant模块表示这些参数。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的八旋翼无人机推力控制仿真建模示例
MHD0815的博客
03-31 186
八旋翼无人机概述特点：高冗余度、增强的负载能力、更优的稳定性和容错能力。关键组件电机与螺旋桨：提供升力和推力。电调（ESC）：控制电机转速。IMU（惯性测量单元）：包括加速度计和陀螺仪，用于姿态估计。飞控板：处理传感器数据并生成控制信号。应用场景：航拍摄影、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的八旋翼无人机推力控制系统模型，涵盖电机驱动、姿态控制及位置控制过程。分析不同条件下的性能指标（如响应时间、稳定性等），并探讨八旋翼无人机的设计优化。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机惯性导航系统（INS）仿真建模示例
MHD0815的博客
04-03 75
无人机惯性导航系统概述特点：惯性导航系统主要依赖于IMU（惯性测量单元），包括加速度计和陀螺仪，来计算无人机的位置、速度和姿态。关键组件IMU：用于测量加速度和角速度。坐标变换：将IMU数据从机体坐标系转换到导航坐标系。积分算法：通过对加速度和角速度进行积分来估算速度、位置和姿态。应用场景：航拍摄影、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的无人机惯性导航系统模型，涵盖从IMU输入到导航信息输出的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如累积误差），并探讨优化惯性导航的方法。
手把手教你学Simulink——无人机动力系统与控制场景：基于Simulink的四旋翼无人机动力系统仿真建模示例
MHD0815的博客
03-27 246
四旋翼无人机概述特点：垂直起降、悬停能力、高机动性。关键组件电机与螺旋桨：提供升力和推力。电调（ESC）：控制电机转速。IMU（惯性测量单元）：包括加速度计和陀螺仪，用于姿态估计。飞控板：处理传感器数据并生成控制信号。应用场景：航拍摄影、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的四旋翼无人机动力系统模型，涵盖电机驱动、姿态控制及位置控制过程。分析不同条件下的性能指标（如响应时间、稳定性等），并探讨无人机的设计优化。
大疆无人机的二次开发
weixin_41800760的博客
06-03 566
​OSDK开发包​：它是一个全面的工具集合，允许开发者在无人机搭载的计算平台上运行自定义代码，实现对无人机更深度的控制和数据处理。集成了飞行控制、传感器数据获取、视觉定位等功能，借助UDP协议进行通讯，确保命令传输低延迟且可靠。开发者能够通过它获取飞控中的各种数据，按相应逻辑编写相关代码，进行相应的计算处理，生成控制指令从而控制无人机执行相应的飞行动作或飞行任务，适用于开发自动化能力较强的或需要负载硬件扩展的应用。​云API。
垂起固定翼无人机应用及技术分析
YUNZHUO666的博客
06-03 316
空中翼型转换需在5-10秒内完成，铰链机构（如万向节+推杆系统）易因振动失效，需冗余设计保障。在山区、丘陵等复杂地形实现高精度航测，克服传统固定翼需跑道的限制。折叠机构需承受反复形变应力，同时满足舰载起降冲击载荷（过载≥3G）。灾害响应：在交通中断时垂直起降，实时回传洪涝、地震现场影像，支撑指挥决策（如车顶起降能力）。通过热红外载荷监测林火隐患，或利用广域巡航能力追踪盗伐、非法开垦行为，尤其适用于丛林密集区。油田管道监测：利用长航时特性（1.5-2小时）对大范围管道进行隐患排查，减少人力巡查成本。
无人机避障——感知部分（Ubuntu 20.04 复现Vins Fusion跑数据集）胎教级教程
最新发布
weixin_45390670的博客
06-03 458
本文主要阐述在Arm 系统Ubuntu20.04架构下编译Vins-Fusion，并跑通EuRoC MAV Dataset数据集期间遇到的Opencv库的版本不对导致后续启动程序，出现段错误的情况进行完美解决。
无人机甲烷检测技术革新：开启环境与能源安全监测新时代
ShengSe_Sensor的博客
06-03 251
与此同时，极端天气频发导致能源管道巡检难度加大，传统地面或人工检测手段效率低、覆盖范围有限，已难以满足需求。在此背景下，无人机甲烷检测技术凭借高效、精准、安全等特性，成为行业新宠。随着政策推动与技术成熟，无人机甲烷检测正从 “可选方案” 转变为 “行业标配”，为全球能源安全与碳中和目标提供关键支撑。：通过云端平台实时传输甲烷浓度、位置坐标等信息，结合 AI 算法快速定位泄漏源，为应急响应提供决策支持。：采用激光光谱技术（如 TDLAS），无需人员进入危险区域，避免暴露于有毒或易燃环境，保障作业安全。
无人机多旋翼倾转动力测试系统-适用于（eVTOL开发、缩比模型测试、科研教育）
weixin_49209795的博客
05-30 533
LY-QZ-F4多旋翼倾转动力测试系统是全球首款专为倾转四旋翼设计的多自由度动力测试平台，融合高精度传感、动态倾转模拟与智能工况分析，为下一代eVTOL技术提供全维度验证工具。采用航空级应变传感器（精度±0.1% FS），同步捕获推力、扭矩、俯仰/滚转力矩，动态误差<1%。同时测试电驱动系统（单轴最大150kW）与混合动力单元（增程式），支持高压（800V）平台。通过MET数据采集软件，控制采集一体化，定制化，实时观察上百个传感器数据，实时更改测试需求。可搭配六维姿态平台，温湿度舱、振动台等环境模拟设备。
多目标粒子群优化算法（MOPSO），用于解决无人机三维路径规划问题，Matlab代码实现
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
05-31 846
多目标粒子群优化算法（MOPSO），用于解决无人机三维路径规划问题，Matlab代码实现
30V/150A MOSFET 150N03在无人机驱动动力系统中的性能边界与热设计挑战
05-30 646
150N03 N沟道功率MOSFET采用沟槽工艺，具有30V/150A规格，导通电阻低至2.0mΩ（Vgs=10V）。其创新双面散热设计（RθJC 0.45℃/W）显著提升热性能，适用于高瞬态电流场景如无人机电调和服务器电源。器件优化了动态损耗（开关损耗降低35%）和热鲁棒性，并兼容3.3V/5V MCU驱动。关键特性包括低Qrr体二极管（Trr<80ns）和精准Vgs阈值（1.8-2.4V），为高密度电源设计提供高效解决方案。
无人机巡检智能边缘计算终端技术方案‌‌——基于EFISH-SCB-RK3588工控机/SAIL-RK3588核心板的国产化替代方案‌
06-03 413
依赖CPU软加速（0.5TOPS等效）路MIPI-CSI+双PCIe3.0。通过工信部自主可控测评（A级）支持激光雷达+可见光融合巡检。电力线缺陷识别帧率提升8倍。符合能源行业信创准入要求。万元/台（国产化奖补）续航时间延长2.3倍。
通信算法之280：无人机侦测模块知识框架思维导图
leegang12的专栏
05-30 328
2. OFDM参数估计，基于循环自相关特性。3. 无人机其它参数估计。
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