【无人机】基于 ode45实现四旋翼无人机姿态仿真附Matlab代码

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🔥 内容介绍

很高兴能够与大家分享关于使用ode45实现四旋翼无人机姿态仿真的内容。在本文中，我们将深入探讨无人机技术的发展以及如何利用ode45这一数值求解器来实现四旋翼无人机的姿态仿真。无人机技术近年来得到了迅猛发展，它在军事、民用、科研等领域都有着广泛的应用。无人机的姿态控制是其关键技术之一，通过仿真可以更好地理解和优化无人机的飞行性能。

首先，让我们来了解一下ode45数值求解器。ode45是MATLAB中用于求解常微分方程组的函数，它采用的是一种基于龙格-库塔法的显式Runge-Kutta方法。这种方法在数值计算中有着广泛的应用，能够有效地求解微分方程组，因此也适用于无人机姿态仿真的实现。

四旋翼无人机是一种常见的无人机类型，它由四个对称分布的螺旋桨提供动力，并通过调节螺旋桨的转速来实现飞行姿态的控制。在进行姿态仿真时，我们需要考虑无人机的动力学模型、姿态控制算法以及外部环境等因素。通过建立相应的数学模型，并利用ode45数值求解器进行仿真，我们可以模拟出无人机在不同飞行状态下的姿态变化，进而验证姿态控制算法的有效性。

在实际的仿真过程中，我们需要考虑无人机的动力学方程、姿态控制算法以及传感器等方面的模型。通过将这些模型整合在一起，并利用ode45进行数值求解，我们可以得到无人机在不同飞行条件下的姿态响应。这有助于我们更好地理解无人机的飞行特性，并为无人机的设计与控制提供重要的参考。

除了基于ode45的数值仿真方法，近年来还出现了许多其他无人机姿态仿真的研究成果。例如，基于飞行器动力学模型的仿真研究、基于控制算法的仿真优化等方面的工作。这些研究成果为无人机技术的发展提供了重要的支持，也为无人机在军事、民用等领域的应用提供了更加可靠的技术支持。

总的来说，无人机技术的发展离不开对其姿态控制技术的深入研究和实践。通过利用ode45数值求解器进行四旋翼无人机姿态仿真，我们可以更好地理解无人机的飞行特性，进而为无人机的设计与控制提供重要的参考。希望本文能够对无人机技术的研究与应用有所帮助，也期待未来能够看到更多关于无人机姿态仿真方面的深入研究成果。

📣 部分代码

function [t_out, s_out] = simulation_2d(controlhandle, trajhandle)​video = true;​params = sys_params;​% real-timereal_time = true;​%% **************************** FIGURES *****************************disp('Initializing figures...')if video  video_writer = VideoWriter('test_control_2d.avi', 'Uncompressed AVI');  open(video_writer);endh_fig = figure;sz = [790 607]; % figure sizescreensize = get(0,'ScreenSize');xpos = ceil((screensize(3)-sz(1))/2); % center the figure on the screen horizontallyypos = ceil((screensize(4)-sz(2))/2); % center the figure on the screen verticallyset(h_fig, 'Position', [xpos ypos sz])​h_3d = subplot(3,3,[1,2,4,5,7,8]);axis equalgrid onview(90,0);ylabel('y [m]'); zlabel('z [m]');​quadcolors = lines(1);​set(gcf,'Renderer','OpenGL')​%% *********************** INITIAL CONDITIONS ***********************t_total  = 5;             % Total simulated timetstep    = 0.01;          % this determines the time step at which the solution is givencstep    = 0.05;          % image capture time intervalmax_iter = t_total/cstep; % max iterationnstep    = cstep/tstep;time     = 0; % current timeerr = []; % runtime errors% Get start and stop positiondes_start = trajhandle(0,[]);des_stop  = trajhandle(inf,[]);​% Get boundaryd_state = nan(max_iter,2);for iter = 1:max_iter    dd = trajhandle(cstep*iter,[]);    d_state(iter,:) = dd.pos(1:2)';endy_lim = [min(d_state(:,1)) - 0.1, max(d_state(:,1)) + 0.1];z_lim = [min(d_state(:,2)) - 0.1, max(d_state(:,2)) + 0.1];if(4*(z_lim(2) - z_lim(1)) < y_lim(2) - y_lim(1))    z_lim(1) = z_lim(1) - (y_lim(2) - y_lim(1))/8;    z_lim(2) = z_lim(2) + (y_lim(2) - y_lim(1))/8;endstop_pos = des_stop.pos;x0        = [des_start.pos; 0; des_start.vel; 0];xtraj     = nan(max_iter*nstep, length(x0));ttraj     = nan(max_iter*nstep, 1);​x         = x0;        % state​pos_tol = 0.01;vel_tol = 0.02;ang_tol = 0.05;​%% ************************* RUN SIMULATION *************************disp('Simulation Running....')% Main loopfor iter = 1:max_iter​  timeint = time:tstep:time+cstep;​  tic;  % Initialize quad plot  if iter == 1    subplot(3,3,[1,2,4,5,7,8]);    quad_state = simStateToQuadState(x0);    QP = QuadPlot(1, quad_state, params.arm_length, 0.05, quadcolors(1,:), max_iter, h_3d);    ylim(y_lim); zlim(z_lim);    quad_state = simStateToQuadState(x);    QP.UpdateQuadPlot(quad_state, time);    h_title = title(h_3d, sprintf('iteration: %d, time: %4.2f', iter, time));  end​  % Run simulation  [tsave, xsave] = ode45(@(t,s) sys_eom(t, s, controlhandle, trajhandle, params), timeint, x);  x = xsave(end, :)';​  % Save to traj  xtraj((iter-1)*nstep+1:iter*nstep,:) = xsave(1:end-1,:);  ttraj((iter-1)*nstep+1:iter*nstep) = tsave(1:end-1);​  % Update quad plot  quad_state = simStateToQuadState(x);  QP.UpdateQuadPlot(quad_state, time + cstep);  subplot(3,3,[1,2,4,5,7,8]);  ylim(y_lim); zlim(z_lim);  set(h_title, 'String', sprintf('迭代: %d, 时间: %4.2f', iter, time + cstep))  time = time + cstep; % Update simulation time  if video    writeVideo(video_writer, getframe(h_fig));  end    subplot(3,3,3)    plot(ttraj(1:iter*nstep), xtraj(1:iter*nstep,1));    xlabel('t [s]'); ylabel('y [m]');    grid on;    subplot(3,3,6)    plot(ttraj(1:iter*nstep), xtraj(1:iter*nstep,2));    xlabel('t [s]'); ylabel('z [m]');    grid on;    subplot(3,3,9)    plot(ttraj(1:iter*nstep), 180/pi*xtraj(1:iter*nstep,3));    grid on;    xlabel('t [s]'); ylabel('\phi [deg]');​  t = toc;  % Check to make sure ode45 is not timing out  if(t > cstep*50)    err = 'Ode45 Unstable';    break;  end​  % Pause to make real-time  if real_time && (t < cstep)    pause(cstep - t);  end​  % Check termination criteria  if norm(x(1:2) - stop_pos) < pos_tol && norm(x(4:5)) < vel_tol && abs(x(3)) < ang_tol    err = [];    break  end  err = 'Did not reach goal';enddisp('Simulation done');if video  close(video_writer);end​if ~isempty(err)  disp(['Error: ', err]);else  disp(['Final time: ', num2str(time), ' sec']);endt_out = ttraj(1:iter*nstep);s_out = xtraj(1:iter*nstep,:);​end​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]赵祚喜,施垒,刘雄,等.基于Matlab的水田平地机运动学模型数值解求解[J].农业机械学报, 2015(S1):6.DOI:CNKI:SUN:NYJX.0.2015-S1-011.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

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7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合