精准底部启动

通达信精准的底部启动指标,可以用于小时K线短线操作,无未来

给出一个[精准的底部启动]指标,信号出现时,可以逢底建仓,信号大多数短而准,可以用于实战的真实指标。
指标同时可以用于60分钟K线图,可以用于短线操作。
其实庄家喜欢给出很多准备启动上冲的假动作,有一些指标也同样的默认给出信号,误导咱们小散,附图中同样的附一个用于辨别真假动作的DMI指标的用法给大家,希望大家喜欢。

A1:=REF(CLOSE,2);
A2:=SMA(MAX(CLOSE-A1,0),7,1)/SMA(ABS(CLOSE-A1),7,1)*100;
波段介入点:IF(A2<19,19,0)COLORWHITE,LINETHICK2;
你:=MA(CLOSE,1);
老:=(LOW+HIGH+CLOSE)/3;
老板:= MA(老,5);
买卖:=LLV(老板,10);
短买:IF(LLV((你<买卖),5),85,0),COLOR00FFFF LINETHICK2;

  

<think>好的,我需要帮助用户找到在Gazebo仿真环境中实现无人机精准降落的方法或教程。根据用户提供的引用内容,我需要先整理相关信息。首先,引用[1]提到搭建PX4仿真环境,涉及ROS-Humble、Gazebo-Harmonic和PX4的安装步骤。这可能包括环境配置和基础仿真运行。引用[2]详细描述了降落实验的设置,如平台尺寸、传感器配置(摄像头)和强化学习方法的应用。引用[3]则涉及视觉识别ArUco码的精准降落,提到了软件包安装和测试步骤。引用[4]讨论了多无人机降落时的参数修改问题。用户的需求是具体的实现方法,所以需要分步骤回答。第一步应该是环境搭建,参考引用[1]和[3],说明ROS、PX4和Gazebo的安装。第二步是传感器配置,如摄像头和ArUco码识别,引用[2]和[3]都有相关内容。第三步是控制算法,比如强化学习PID和COACH方法,引用[2]提到这些方法在仿真中的测试。第四步是仿真测试和优化,引用[2]和[4]提供了实验参数调整的例子。 接下来要确保每个步骤都有对应的引用支持,并正确标注引用标识。同时,需要生成相关问题,可能涉及环境搭建的常见问题、传感器选择、算法比较等。最后检查是否符合格式要求,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要添加。但如果有涉及方程或变量,需正确应用格式。</think>在Gazebo仿真环境中实现无人机精准降落,主要涉及环境搭建、传感器配置、控制算法设计和仿真验证四个关键步骤。以下是具体实现方法: ### 一、仿真环境搭建 1. **基础环境配置** 安装ROS 2 Humble + Gazebo Harmonic + PX4飞控框架,需注意版本兼容性: ```bash # 安装PX4仿真环境 git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive make px4_sitl_rtps gazebo-classic # 启动Gazebo经典版[^3] 2. **视觉交互组件** 安装ArUco标记识别软件包,用于无人机定位: ```bash sudo apt install ros-humble-aruco-ros # 视觉定位依赖[^3] ### 二、传感器与定位配置 1. **底部摄像头部署** 在无人机模型`sdf`文件中添加摄像头传感器: ```xml <sensor name="downward_camera" type="camera"> <pose>0 0 -0.1 0 1.57 0</pose> <!-- 向下安装 --> <update_rate>30</update_rate> </sensor>[^2] 2. **ArUco码定位原理** 使用$d = \frac{f \cdot w}{p}$计算距离,其中$f$为焦距,$w$为标记实际尺寸,$p$为像素宽度[^3]。 ### 三、控制算法实现 1. **强化学习PID控制** 在ROS 2中实现Q学习算法调整PID参数: ```python class QLearningPID: def update(self, state, reward): # 状态包含位置误差和积分项 self.q_table[state] += self.alpha * (reward + self.gamma * np.max(self.q_table[new_state]) - self.q_table[state])[^2] 2. **降落判定条件** 当满足以下条件时判定为成功降落: $$|x_{drone} - x_{target}| < 0.05m,\quad |v_z| < 0.1m/s$$[^2] ### 四、仿真测试优化 1. **GPU加速渲染** 启动Gazebo时添加参数提升图像处理速度: ```bash export SVGA_VGPU10=0 # 启用GPU硬件加速[^3] 2. **多机协同配置** 修改`robot_description`参数实现多无人机实例化: ```xml <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro '$(find drone_model)/urdf/drone.xacro' id:='drone_1'"/>[^4]
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