15、机器人鱼路径跟踪与ATO系统优化控制研究

机器人鱼路径跟踪与ATO系统优化控制研究

1. 机器人鱼运动控制研究

在机器人鱼的运动控制中,目标是让实际运动的机器人鱼与期望路径上的虚拟机器人状态一致,从而使机器人鱼收敛到期望路径。

1.1 运动控制率设计
  • 跟踪速度误差 :机器人鱼的跟踪速度误差是实际机器人鱼与虚拟期望路径上机器人鱼的速度差,公式为 (u_e = u - u_d)。
  • 误差控制 :切向误差 (\tau_e) 通过选择合适的 (U_p) 来控制其收敛,使其趋近于零;法向误差由角度 (\Psi) 控制。引入期望角度 (\Psi_d(y_e)) 的定义:
    • (\begin{cases}
      \Psi_d(0) = 0 \
      \Psi_d(y_e) \geq 0, \forall y_e \in R
      \end{cases})
    • 其中 (\Psi_d = \arctan(k_e y_e)),(\Psi_d \in (-\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2})),(k_e > 0) 是法向跟踪控制参数。
  • 制导律 :本文设计的机器人鱼路径跟踪制导律如下:
    • (\begin{cases}
      U_p = U_d + k_{\tau} \tau_e \
      r_d = w_p - \dot{\beta} - \dot{\Psi}_d + k_1(\Psi_e) \
      \dot
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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