【无人机】无人机在移动车辆上自主着陆Matlab仿真

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🔥 内容介绍

1. 系统架构
  • 主类DroneSimulation

    :封装所有仿真逻辑(车辆建模、无人机动力学、控制、可视化),结构清晰,便于扩展。

  • 模块化设计

    :每个功能独立为方法(如updateVehiclesdetectArucoupdateVisualization),可单独修改或替换。

2. 核心功能模块
(1)移动车辆建模(3 辆车队)
  • 路径类型

    :支持环形路径(默认)和直线折返路径,可通过obj.vehicles.path_type切换。

  • 车队协同

    :环形路径中前后车保持固定角度差(0.2 rad),确保安全间距;直线路径中到达边界自动折返。

  • ArUco 标记

    :每辆车车顶搭载唯一 ID(1/2/3)的 ArUco 标记,用于无人机检测和认证。

(2)无人机动力学与控制
  • VTOL 特性

    :支持垂直起降和悬停,简化六自由度模型,加入重力补偿和边界约束。

  • 双控制模式

    • 自动模式:跟踪目标车辆(基于 ArUco ID),认证通过后自动下降着陆。

    • 手动模式:WASD 控制水平移动,Q/E 控制升降,适合手动调整位置。

  • PID 位置控制

    :参数可调整(Kp_pos/Ki_pos/Kd_pos),确保跟踪平滑稳定。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

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🌟 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化
🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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
🌟图像处理方面
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### 关于 AirSim 无人机仿真MATLAB 实例代码 AirSim 是一款由 Microsoft 开发的开源模拟平台,主要用于无人驾驶车辆的研究和开发。它支持多种编程语言接口,其中包括 Python 和 C++,同时也提供了有限的支持用于 MATLAB 的集成[^3]。 尽管官方文档更侧重于 Python 接口的应用案例,但在 MATLAB 中实现 AirSim 的无人机仿真也是可行的。以下是基于 MATLAB 的 AirSim 集成的一个简单示例: #### 设置环境 为了在 MATLAB 中运行 AirSim 模拟器,需完成以下准备工作: 1. 安装并配置 AirSim 模拟器。 2. 下载并解压 AirSim 的源码库到本地目录。 3. 确保 MATLAB 能够访问 AirSim 提供的 API 文件夹 `blocks` 或其他相关模块。 #### 示例代码 下面是一个简单的 MATLAB 脚本,演示如何连接到 AirSim 并控制虚拟无人机飞行: ```matlab % 加载 AirSim API 到 MATLAB 工作区 addpath('C:\Path\To\AirSim\api\matlab'); % 创建客户端对象并与 AirSim 连接 client = simClient(); % 启动无人机并解锁螺旋桨 simEnableApiControl(client, true); simArmDisarm(client, true); % 获取当前状态信息 state = simGetState(client); disp(['Drone Position: ', num2str(state.position)]); % 控制无人机起飞至指定高度 (单位:米) takeoffHeight = -3; % 设定目标高度为地面以上 3 米 fprintf('Taking off to %.2f meters...\n', abs(takeoffHeight)); simTakeoffAsync(client, takeoffHeight).waitReady(); % 移动无人机到特定位置 (X,Y,Z 坐标系相对于初始点) targetPosition = [-5, 5, takeoffHeight]; fprintf('Moving to position [%s]...\n', mat2str(targetPosition')); simGoToLocationAsync(client, targetPosition(1), targetPosition(2), ... targetPosition(3)).waitReady(); % 结束任务前恢复默认设置 simArmDisarm(client, false); simEnableApiControl(client, false); delete(client); % 断开与 AirSim 的连接 ``` 上述脚本展示了基本的功能操作流程,包括启动无人机移动以及安全着陆等动作[^4]。 #### 注意事项 - **路径调整**:根据实际安装情况修改 `'C:\Path\To\AirSim\api\matlab'` 的具体地址。 - **权限管理**:某些功能可能需要管理员权限才能正常工作。 - **版本兼容性**:确保所使用的 AirSim 版本与 MATLAB 版本相匹配以避免潜在错误。 --- ###
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