9、炮弹与弹弓应用开发详解

炮弹与弹弓应用开发详解

1. 弹弓绘制

在弹弓应用中,通过定义两个函数 Sling drawsling 新增了一种对象类型。理想化的弹弓由 4 个位置表示,绘制弹弓就是基于这 4 个点绘制四条线段。HTML5 允许将线段作为路径的一部分进行绘制,绘制路径可以选择描边或填充,对于弹弓只需绘制线条。

以下是 drawsling 函数的代码:

function drawsling() {
   ctx.strokeStyle = this.strokeStyle;
   ctx.lineWidth = 4;
   ctx.beginPath();
   ctx.moveTo(this.bx,this.by);
   ctx.lineTo(this.s1x,this.s1y);
   ctx.moveTo(this.bx,this.by);
   ctx.lineTo(this.s2x,this.s2y);
   ctx.moveTo(this.s1x,this.s1y);
   ctx.lineTo(this.s2x,this.s2y);
   ctx.lineTo(this.s3x,this.s3y);
   ctx.stroke();
}

该函数的具体操作如下:
- 向路径中添加从 bx, by s1x, s1y 的线段。
- 向路径中添加从 bx, by

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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