50、鲁棒6自由度四旋翼控制器设计与无线传感器网络移动机器人应用

鲁棒6自由度四旋翼控制器设计与无线传感器网络移动机器人应用

鲁棒6自由度四旋翼控制器设计

在四旋翼无人机的控制领域,为了实现更精准、稳定的飞行控制,研究者们进行了大量的实验和研究。下面将详细介绍基于Matlab/Simulink软件实现的鲁棒6自由度四旋翼控制器的设计与实验结果。

模型构建

使用Matlab/Simulink软件构建了一个完整的模型,该模型基于6自由度四旋翼模型、卡尔曼滤波器(KF)、PID调节器和四旋翼电机混合器。在模型中,估计白高斯噪声约为5%。

实验设置

为了获取实验结果,进行了大量实验。使用Simulink对系统进行300秒的仿真,同时显示带有KF(蓝色)和不带有KF(红色)的PID调节器的横滚、油门和俯仰响应。在后续的每个持续50秒的序列中,为油门(z)、俯仰(phi)和横滚(theta)设置了以下命令:
| 序号 | 高度(Z) | 俯仰(Phi) | 横滚(Theta) |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 10m | 0° | 0° |
| 2 | 5m | 10° | -10° |
| 3 | 20m | 20° | -20° |
| 4 | 10m | 20° | -20° |
| 5 | 5m | 10° | -10° |
| 6 | 0m | 0° | 0° |

graph LR
    A[开始仿真] --> B[设置初始参数]
    B --> C[执行仿真300s]
    C -->
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
实付
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