自控和仿真软件开源好不好?

最新推荐文章于 2022-05-28 17:55:19 发布

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博主从事自控和仿真软件工作多年，有开发一套开源自控系统软件的想法，并招募参与者。

做自控和仿真软件多年,一直有个想法就是自己做一套开源自控系统软件,不知道有人参加不!!!

确定要放弃本次机会？

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基于MATLAB环境的自控理论仿真实验.pdf

06-21

自动控制原理理论性强,...因此针对这类问题,我们可以利用MATLAB软件对自控理论进行仿真实验。MATLAB软件使我们能灵活地改变系统的结构和参数,快速地分析系统的动态性能,直观及时地得到实验结果,达到系统的优化设计。

Simworkplace.zip_自控仿真

07-13

在自控仿真中，Simulink提供了丰富的库元件，如控制器、传感器、滤波器等，便于用户构建和分析复杂的控制系统。 2. **自控仿真**：自动控制系统（Autonomous Control System）的仿真涉及到系统识别、控制器设计、...

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各种模拟仿真系统收集汇总（不断更新.....）

crayfish104的博客

02-22

3308

1.RTSim实时系统模拟器（开源）:http://rtsim.sssup.it/ 它是用C ++编写的用于模拟实时控制系统的编程库的集合，它主要用于试验新的调度算法和解决方案。因此，它包含了已经实施的Retis Lab开发的大多数调度算法。适用于比较新调度算法性能的通用仿真平台。RTSim当前与许多系统兼容，包括Linux的多个发行版，最新的FreeBSD，Mac OS X和Cygwin。此外，该软件已经在GCC的所有主要版本（从2.96到4.0.1）中进行了测试。在Windows下，也可以使用MinG

开源自动化学习博客

hualusiyu的专栏

09-03

624

http://www.cnblogs.com/zhangfei/MyPosts.html http://www.cnblogs.com/zhangfei/p/3158223.html

国产自主“软件定义”框架——openSCA核心框架永久开源

qk0923-小鸟工作室

06-21

2237

一、什么是openSCA（openSCA不局限于无线电） SCA（软件通信体系结构），起源于海湾战争之后的五角大楼，为了解决美国军方和北约各国多达上百种军用无线电设备之间的信息互通问题。它就像是给来自不同厂家的、不同型号的设备安装了一套类似“安卓”的操作系统，而那个时候，还没有“安卓”。 “软件定义”的概念从此兴起，来自不同领域的系统集成商们，越来越倾向于使用一套框架（或者有些领域被称之为...

使用开源IOT-Tree Server进行工业现场自动化控制(转)

qq_40065619的博客

05-28

2107

IOT-Tree Server可以作为工业现场控制器，局部控制一个工业现场。本例直接使用了IOT-Tree Server中的文档作为最直接的说明。我个人认为，这篇文档是系统里面最全面的一个，如果你需要独立完成工业控制项目或物联网项目，同时还对IOT-Tree Server感兴趣的话，这篇内容是必看的。里面是一个完整的项目实施过程，从现场硬件设备到参数数据设置、还包含控制界面的快速绘制，最后连控制JS脚本怎么编写的都手把手教你了。具体文档地址在githubhttps://github.com/bamb

开源的仿真软件HOPSAN

jiashou2471的博客

04-23

4663

Hopsan是一个免费的开源多域系统仿真工具，由林平大学流体与机电系统系开发。功能包括：仿真核心库简单的C++库，便于集成多核支持，加快仿真速度在C++中创建自己的组件模型库还...

搞硬件，很难？

一名热爱技术的工程师的博客。分享技术干货，记录美好生活。永远相信美好的事情即将发生。

05-09

1306

点击上方“小麦大叔”，选择“置顶/星标公众号”福利干货，第一时间送达大家好，我是小麦。很多朋友都是做嵌入式和单片机的，这些其实都和硬件密不可分，搞硬件，很难？对我来说，这是一块很难啃的硬骨头。俗话说：软件靠精力，硬件靠经历。我做软件比较多，我给自己的定位就是，至少和硬件同事沟通，是没有太多障碍。所以，懂点硬件，还是很有好处的。如果真正想搞硬件，想入门，想精进，应该怎么学呢...

人工智能在生活中的应用都有哪些？

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喜欢打酱油的老鸟

08-10

6万+

作者：华为云开发者社区链接：https://www.zhihu.com/question/62512060/answer/579982992 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。今天小宅就来和大家一起分享一下人工智能的发展史及应用：人工智能无处不在人工智能的发展历程 · 1945艾伦图灵在论文《计算机器不智能》中提出了著名的图灵测试，给人工智能的収展产生了深远的影响。 · 1951年，马文·明斯基（Marvin Minsky）和迪恩..

风物长宜放眼量，人间正道是沧桑 - 一位北美 IT 技术人破局

程序员cxuan的个人主页

02-24

2万+

引言我对于本科时光的印象，还停留在那所普通 211 大学的建筑物之间，我坐在大学的时光长廊里，满眼望去，都是经历的过的故事。可毕业后回首，却很少有人能说，自己从来没有迷茫过。迷茫，仿佛就是一团乌云，笼罩在每一个心中怀有抱负的人的头上。每当夜深人静，思绪归于对自己人生未来的严肃思考，不知去往何处的苦闷，再加之不断迫近的升学/就业选择的压力，尤其是一些看似周密的计划，由于想把每一环都做的尽善尽美，...

一位北美 IT 技术人教你如何破局

GitChat

02-24

3623

我对于本科时光的印象，还停留在那所普通 211 大学的建筑物之间，我坐在大学的时光长廊里，满眼望去，都是经历的过的故事。可毕业后回首，却很少有人能说，自己从来没有迷茫过。...

自控MATLAB仿真实验分析研究.doc

08-12

通过仿真实验，学生不仅能掌握MATLAB软件操作技能，加深对自动控制原理理论的理解，还能提高解决实际问题的能力。仿真实验为理论与实践的结合提供了良好的平台，对于培养学生的工程实践能力和创新思维具有重要意义。

精选资源

自控Matlab仿真.pdf

11-12

《自控Matlab仿真》是关于使用Matlab的Simulink工具进行自动控制系统的仿真分析和设计的一份指导书。Simulink是一个强大的可视化仿真环境，由Mathworks公司在1990年引入MATLAB，结合了Simulation（模拟）和Link...

技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx

12-02

技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？

4G 中的分组调度.zip

最新发布

12-02

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx

12-02

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12-02

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【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现

12-02

内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者；使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑；阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。

基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目

12-02

同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！