45、基于图像的安全输出反馈运动规划

基于图像的安全输出反馈运动规划

1. 优化CCM和OCM以实现输出反馈

为了获得定义控制器和观测器的CCM(控制收缩度量)和OCM(观测收缩度量),我们编写了两个平方和(SoS)程序来独立合成CCM和OCM,目的是近似优化以最小化它们的管尺寸。具体操作步骤如下:
1. 搜索范围 :搜索多项式CCM和常数OCM。
2. 简化约束检查 :对于多项式对偶CCM $W_c(x)$,找到一个常数度量 $\overline{W}_c \succeq W_c(x)$(对于所有的 $x$),以简化后续的约束检查。
3. 线性系统处理 :对于线性系统,这些SoS程序可简化为标准的半定规划(SDP),适用于高维系统。

2. 解决输出反馈运动规划问题(OFMP)

2.1 CORRT算法

我们提出了基于收缩的输出反馈RRT(CORRT)算法来解决OFMP问题,其输入包括初始状态 $x_I$、目标区域 $G$、参数 $\theta$、训练数据集 $S$、训练误差 ${e_i} {i = 1}^{N {data}}$、估计常数、初始CCM和OCM的黎曼距离界 $\overline{d}_c(0)$、$\overline{d}_e(0)$ 以及上限 $\overline{c}$、$\overline{e}$。算法流程如下:

Algorithm 1: Contraction-based Output feedback RRT (COR
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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