基于强化学习的四旋翼飞行器PID 自动调节项目源码 matlab

最新推荐文章于 2025-02-13 20:59:34 发布
最新推荐文章于 2025-02-13 20:59:34 发布
阅读量396 收藏
点赞数 9
分类专栏： 课程设计 文章标签： 课程设计
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mohen_777/article/details/140024148
版权

***本博文提供了完整的代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。***

  • 使用Q-learning自动调节PID参数来控制四旋翼飞行器。项目旨在通过强化学习技术调节PID参数，实现飞行器的位置和姿态控制。
  • 我们自行设计了四旋翼飞行器的建模、系统动力学和控制理论，以满足项目需求。
  • 在实施强化学习调节参数之前，我们先手动调节了PID参数，并成功实现了期望的轨迹控制。系统模型和动力学验证了飞行器在指定的系统输入状态下的能力和性能。
  • 除了实施强化学习技术外，还通过在系统运行过程中引入干扰来验证强化学习的性能。即使在受到干扰时，飞行器也能成功地沿着期望的轨迹达到目标状态。

代码链接：

https://download.youkuaiyun.com/download/mohen_777/89489523?spm=1001.2014.3001.5503

毕设题目：Matlab疾病识别与分类
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-16 1934
毕设题目：Matlab疾病识别与分类 完整代码，方可直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【Simulink教程案例60】基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
12-28 3859
PID控制器是一种广泛应用于工业控制领域的反馈控制器，其输出由比例（P）、积分（I）和微分（D）三项组成，用于减小系统误差，提高系统稳定性。PID控制器的输出 u(t) 可表示为：其中 e(t) 是系统误差，Kp​、Ki​ 和 Kd​ 分别是比例、积分和微分系数。强化学习是一种机器学习的方法，通过智能体（agent）与环境（environment）的交互来学习最优决策策略。其核心思想是通过最大化累积奖励（reward）来学习行为策略。
【PID控制】基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真
qq_59747472的博客
08-04 1916
一、引言PID控制器作为一种经典的反馈控制算法，在工业自动化领域有着广泛的应用。传统的PID控制器参数通常需要人工调节，且难以适应系统参数变化和环境干扰。为了克服这一局限性，近年来，基于强化学习的自适应PID控制器逐渐成为研究热点。强化学习能够利用环境反馈信息，自动学习最优控制策略，从而实现控制器参数的自适应调整。本文将对基于强化学习的自适应PID控制器进行Simulink建模与仿真，探索其在实际应用中的优势与挑战。二、PID控制器的基本原理。
在matlab上进行基于深度强化学习算法自适应调节PID参数的控制
uSrMMZPV的博客
01-21 2221
文章结构清晰，依次介绍了深度强化学习算法的概述、一级倒立摆模型及PID控制器、基于深度强化学习算法的自适应PID参数调节、实验结果与分析，最后得出结论并展望未来研究方向。摘要：本文基于深度强化学习算法，利用MATLAB平台进行一级倒立摆的起摆和平衡控制，并通过对比图展示了使用单独PID控制和深度强化学习算法调节后的控制效果。在matlab上进行基于深度强化学习算法自适应调节PID参数的控制，实现一级倒立摆的起摆和平衡，可出单独pid控制的对比图，使用强化学习工具箱搭建。2. 深度强化学习算法概述。
基于强化学习方法的PID参数整定
weixin_42188287的博客
04-21 2万+
前言 PID控制器在工业界应用非常广泛，但是PID的参数调节一般需要人工根据经验法来试。对于有经验的工程师来说，一般试几次就可以获得满足调节的参数。然而对于新手工程师却很难确定一套比较好的参数。 这里我们采用强化学习的方法来调节PID参数。 这个例子展示了如何使用双延迟深度确定性策略梯度(TD3：twin-delayed deep deterministic policy gradient)强化学习算法来调整PI控制器。整定控制器的性能与使用Control System Tuner app整定的控制器的性能
m基于强化学习的PID控制器simulink仿真,对比PI控制器和变结构PI控制器
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-13 9442
强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。因此，在强化学习系统中，需要某种随机单元，使用这种随机单元，Agent在可能动作空间中进行搜索并发现正确的动作。
基于强化学习的四旋翼飞行器PID 自动调节项目源码 matlab.7z
06-27
基于强化学习的四旋翼飞行器PID 自动调节项目源码 matlab.7z 个人经导师指导并认可通过的高分项目，评审分98分。 主要针对计算机相关专业和需要项目实战练习的学习者，也可作为课程设计、期末大作业。 个人经导师...
基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真项目源码+GUI界面+实验报告（高分项目）
11-04
基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真项目源码+GUI界面+实验报告（高分项目）基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真项目源码+GUI界面+实验报告（高分项目）基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真项目源码+GUI界面+实验报告...
飞行器基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真Matlab源码.zip
11-08
飞行器基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真Matlab源码.zip飞行器基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真Matlab源码.zip飞行器基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真Matlab源码.zip飞行器基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真...
飞行器基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真（含Matlab源码 ）高分项目.zip
03-29
【飞行器】基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真（含Matlab源码 ）高分项目.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 【飞行器】...
飞行器基于matlab四旋翼飞行器PID控制仿真【含Matlab源码 1277期】.zip
12-27
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片； 4.1 优快云博客或...
强化学习4——基于Actor-Critic的自适应PID控制器设计
jinpeng_cumt的博客
08-01 1万+
注释：本博文内容来源于文献：Wang X, Cheng Y, Sun W, et al. A Proposal of Adaptive PID Controller Based on Reinforcement Learning[J]. Journal of China University of Mining and Technology, 2007, 17(1): 40-44. 一、控制器结构框图 ...
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
weixin_61181717的博客
04-11 1138
然而，由于海洋环境的复杂性和不确定性，AUV的自主控制面临挑战。因此，本文提出了一种基于QLearning自适应强化学习的PID控制器，旨在提高AUV在不确定环境下的控制性能。具体来说，通过QLearning算法优化PID控制器的参数，使其能够适应不同的环境条件并实现更好的控制性能。结果表明，基于QLearning的自适应PID控制器在不同的海洋环境下都能够实现更好的控制性能，表现出更高的稳定性和鲁棒性。水下机器人的水动力模型是设计控制器的基础，只有建立了相应的水动力模型后，仿真实验的工作才能有效展开。
PID控制学习--原理（一）
热门推荐
cchangcs
07-22 5万+
目录 一、PID控制原理与程序流程 1、过程控制 2、PID调节各个单元的作用 二、数字PID控制器 1、模拟PID控制规律的离散化 2、数字PID控制器的差分方程 3、常见的控制方式 4、PID算法的两种形式 三、PID算法的程序流程 1、增量型PID算法的程序流程 2、位置型PID控制的程序流程 3、程序流程 四、标准PID算法的改进 1、微分项的改进 2、微分线...
基于Actor-Critic(A2C)强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
09-05 1207
基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统通过智能体与环境的交互学习最优控制策略，适用于多种复杂的飞行任务。随着算法的不断优化和完善，这种方法将在未来的无人系统开发中发挥更加重要的作用。Actor-Critic方法结合了策略梯度（Policy Gradient）和价值函数（Value Function）两种方法的优点，通过两个网络协同工作来优化策略。：用于评估策略的好坏，主要包括状态价值函数Vπ(s) 和动作价值函数Qπ(s,a)。S 包括无人机的位置、速度、加速度、姿态等信息。
惊呆了的强化学习四旋翼控制
tiandajiang的博客
04-15 535
研究强化学习，模型跑出来后，被运行效果惊呆了。
MPC控制与强化学习控制的区别
weixin_43753059的博客
10-13 1946
对于实际问题一般不直接上真机进行试验，因此要尽可能真实的模拟系统模型（构建系统动力学模型，可能会存在高阶非线性问题，甚至没有明确的物理模型，只有一些运行历史数据）ps1:近几年有提到强化学习中的模型预测控制概念，理解为model-based 的RL，在一些问题的性能上相对于model-free有所提升。，（可以是模型预测控制、经典PID控制、鲁棒控制、最优控制、伺服控制等，也可以是启发式算法机器学习算法等）（1）主要基于数据驱动，无需动力学建模，可选择性的注入专家经验，建模耗时短、成本低。
【无人机】四旋翼飞行器控制、路径规划和轨迹优化 附Matlab代码
最新发布
matlab_daizuo的博客
02-13 929
近年来，无人机技术蓬勃发展，并在诸多领域展现出巨大的应用潜力，例如物流配送、农业植保、灾害救援、环境监测等。在众多无人机类型中，四旋翼飞行器以其结构简单、机动性强、成本相对较低等优势，成为了研究与应用的热点。然而，四旋翼飞行器作为一个典型的欠驱动、非线性、强耦合系统，其有效控制、精确路径规划和高效轨迹优化仍然面临着诸多挑战。本文将深入探讨四旋翼飞行器的控制策略、路径规划算法和轨迹优化方法，并分析其发展趋势和潜在的未来方向。一、四旋翼飞行器控制策略。
高分通过的四旋翼飞行器PID调节源码MATLAB项目
资源摘要信息:"基于强化学习的四旋翼飞行器PID自动调节项目源码 matlab" 知识点： 1. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：这是一种机器学习方法，通过与环境的交互来学习策略，以获得最大的累积奖励。强化...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

墨痕_777

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值