66、传感器与信息空间:从历史信息空间到派生信息空间的探索

从历史到派生信息空间的演进

传感器与信息空间:从历史信息空间到派生信息空间的探索

1. 历史信息空间的定义与特性

历史信息空间(history I - space)是通过对不同阶段信息空间取并集来构建的。如果存在 $K$ 个阶段,历史信息空间可表示为:
[I_{hist} = I_0 \cup I_1 \cup I_2 \cup \cdots \cup I_K]
多数情况下,阶段数量并非固定,此时历史信息空间定义为所有 $k \in {0} \cup N$ 对应的 $I_k$ 的并集:
[I_{hist} = I_0 \cup I_1 \cup I_2 \cup \cdots]

历史信息空间与随时间变化的运动规划中的状态空间相关。它具有阶段依赖性,因为信息会随时间积累。在离散模型中,时间的概念通过阶段来隐式体现。可以将阶段索引 $k$ 想象成历史信息空间的一个“轴”。

不过,历史信息空间存在一个问题,即其 I - 状态可能会任意长,因为历史信息会随阶段数量线性增长。目前,可以将 $I_{hist}$ 抽象地看作另一种状态空间,暂时不考虑每个 $\eta \in I_{hist}$ 表示起来可能有多复杂。在很多情况下,存在简化信息空间的方法。

2. 规划问题的定义

规划问题直接在历史信息空间上定义,这使得它在很多方面看起来像一个普通的状态空间。但要记住,它是从无法获得完美状态观测的另一个状态空间推导而来的。

在之前,反馈计划被定义为状态的函数,而在这里,反馈计划是 I - 状态的函数。因为在计划执行过程中状态通常是未知的,而 I - 状态总是已知的,所以基于 I - 状态做决策是合理的。

设 $\

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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