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控制科学与工程

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原创 MATLAB画动图

在控制领域,经常需要用matlab展示仿真效果在使用matlab的时候经常忘记一些常用指令,现进行总结

2022-10-24 11:12:52 8458 2

原创 无人机编队控制算法(基于一致性理论的编队控制)

​本文研究的一致性编队控制是刘腾飞的一篇论文:Distributed formation control of nonholonomic mobile robots without global position measurements原文链接如下:Distributed formation control of nonholonomic mobile robots without global position measurements - ScienceDirect​.........

2022-06-19 13:28:05 21519 63

原创 无人机编队算法(Target-point formation control)

基于目标点的编队控制:参考论文:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0005109815003234摘要:本文提出了一种新的分布式反馈策略来控制平面上运动点模型运动,形成刚性无环的编队。该方法利用了“目标点”的概念,它的底层有向图可以由一系列Henneberg顶点加法生成,适用于任何二维的编队。结果表明,如果指定领航者和第一个跟随者在不同的位置开始,该方法可以使一组在平面上任意给定初始位置开始的多个运动点以指数速度进入期望的编队.

2022-05-02 09:05:46 17854 9

原创 Mysql数据库安装与C++配置

本文档旨在为需要安装和配置MySQL 8.3、MySQL Workbench以及C++ Connector的用户提供详细的步骤指导。在安装过程中,可能会遇到一些常见问题,如DLL文件缺失等,本指南也会提供相应的解决办法。

2024-10-10 00:08:33 749

原创 Matlab绘图总结(进阶)

本文在前文的基础上进一步整理画图方法。

2024-10-08 15:42:13 1317

原创 最优控制公式推导(代数里卡提方程,李雅普诺夫方程,HJB方程)

线性二次调节器,Hamilton-Jacobi-Bellman方程,代数里卡提方程,李雅普诺夫方程,最优控制律。本文探讨了线性时不变系统(LTI系统)的最优控制问题,特别是线性二次调节器(LQR)问题。的推导,求得了系统的最优控制律,并进一步推导了。,从而实现系统的最优控制。

2024-07-16 23:05:04 1141

原创 最优控制问题中的折扣因子

通过引入折扣因子,性能指标在无穷时间上的积分得以收敛,同时反映了现实问题中未来成本重要性递减的现象(强化学习重要概念)。详细推导了带折扣因子的LQR问题,并通过修正代数Riccati方程来求解最优控制律。利用MATLAB中的。函数,分别对有折扣因子和无折扣因子的LQR问题进行了数值求解和对比分析。结果表明,折扣因子显著影响最优控制策略及其性能。关键词:折扣因子,线性二次型调节器,代数Riccati方程,最优控制,性能指标,MATLAB。本文探讨了在线性二次型调节器(LQR)中引入。

2024-07-15 14:43:50 517 1

原创 输出调节求解跟踪问题(二阶线性系统)

的领导者-跟随者控制框架,旨在实现跟随者系统对领导者参考信号的精确跟踪。首先,建立了跟随者和领导者的独立状态空间方程,分别描述了它们的动态行为和输出关系。随后,通过将两者的状态空间方程结合成增广系统,定义了增广状态向量和相应的控制输入。为实现输出调节,定义了跟随者输出与领导者参考信号之间的误差,并将其转化为增广状态向量的函数形式。,通过求解增广系统的代数Riccati方程获得最优反馈增益矩阵。最后,通过Matlab仿真验证了所提出控制框架的有效性和稳定性,展示了跟随者系统对领导者参考信号的准确跟踪能力。

2024-07-15 12:29:38 734

原创 非线形优化 Matlab和Python (含01规划)

比如在无人机追逃过程中,XDi和XAj,分别为一个二维的位置点,a为常数,来求解使得f最小的位置x。式中,输出x是最优解,fval是最优化结果,exitflag是优化成功与否。nonlcon 是非线性约束,和fun同理若此项不存在,用[]替代。fun是目标函数(最优化函数)Aeq,beq是等式线性约束。在matlab中,一般使用。lb和ub是x的约束范围。A,b是不等式线性约束。来解决非线性优化问题。

2024-03-07 21:45:12 760 2

原创 win10开机黑屏,只有鼠标,解决方案

可以进去锁屏,只有鼠标,也能进去任务管理器(ctrl+win+delete),

2024-02-22 16:33:25 3021

原创 关于Github部分下载的方法

在Github中,我需要下载部分文件,而github只有下载最原始文件夹和单独文件的功能。比如我想下载头四个文件,难以操作。推荐使用谷歌浏览器,进入扩展程序界面:在应用商店获取GitZip for github插件,安装,然后在右上角打开插件,

2024-01-02 17:22:15 593

原创 基于C++的简单BP神经网络(C++)

本文描述了一个用C++编写的反向传播(Backpropagation)神经网络,该网络采用多层感知器(MLP)结构,解决分类和预测问题,使用梯度下降算法优化权重。

2023-12-14 12:45:11 1341 2

原创 基于输出调节的一致性编队控制

参考博客:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44346182/article/details/131747082在输出调节的基础上,实现了输出一致性,而编队控制就是没有偏移量的状态一致性,恰好本题的C矩阵就是系统的第一阶的状态(位置),因此,可以通过输出调节加入偏移量的方法来实现编队控制。参考代码:https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_44346182/88052538

2023-07-16 09:57:49 466

原创 静态输出调节

本文针对控制领域的静态输出调节问题进行研究。静态输出调节是指在给定一组输入条件下,调整系统参数以使系统输出达到期望值的问题。该问题在实际工程应用中具有重要意义。本文首先介绍了静态输出调节问题的背景和意义,阐述了在现实世界中应用该问题的案例。接着,本文提出了一种基于控制理论的解决方法。该方法首先建立了系统的数学模型,并基于此模型设计了一个输出调节控制器。通过对控制器参数进行优化,可以实现系统输出的精确调节。本文还通过仿真实验验证了该方法的有效性,并与其他方法进行了比较。实验结果表明,该方法在静态输出调节问题中

2023-07-16 09:42:23 360

原创 最优控制:代数黎卡提方程ARE(Algebraic Riccati Equation)

本文介绍代数黎卡提方程的Matlab解法,包括可以看出,ARE方程是,当系统矩阵维度较高时,难以求解,但是MATLAB给出了求解ARE的函数。

2023-06-27 17:16:28 10545 11

原创 非线性系统自适应反步控制

构造一个可以使得李雅普诺夫函数正定,导数负定的控制,李雅普诺夫函数一般设置为误差的平方 一阶非线性自适应反步控制资源-优快云文库

2023-06-25 15:09:35 1320

原创 一文读懂强化学习!

A:强化学习最根本的目的是为了求策略,但是我们并不知道那个策略是最优,因此需要引入评价函数(状态价值函数或者动作价值函数)来给当前状态(策略)进行打分,然后得到最优策略。在现实场景中,模型已知对系统要求过高,通常无法实现,而是通过智能体与环境交互,获得每个状态下的奖励(数据),利用采集的数据+强化学习方法,来更新价值函数或者策略函数。按照常规逻辑,朝着价值大的位置走,对,这就是通过状态价值函数得到了策略。考虑γ=1,当前时刻的状态价值函数=当前状态的奖励+到达下一状态的价值的期望。

2023-03-21 17:08:53 994 2

原创 Mathtype快捷键

Mathtype快捷键

2022-11-26 18:08:09 14559

原创 rosbag数据画图MATLAB

本文介绍使用matlab对rosbag数据进行画图

2022-07-27 23:46:21 1949 2

原创 PX4无人机控制

PX4安装可废了我好几天的时间,总结如下安装主要是配置环境,我是按照官网配置的:PX4 自动驾驶用户指南特别是对于英语不好的我来讲,配置了好几天也没有配置成功找到了比较靠谱的参考文献:Ubuntu18.04配置搭建基于Gazebo的虚拟仿真平台(Px4)最终安装成功了,主要是网络访问的问题,建议在早上安装,不然会出现链接不上外网的问题大部分时间是在配置环境,小部分时间是在下载东西。如果你的网络不太好,可以以下下载方法:PX4运行文件(可以直接下载运行)如果是环境没有配..

2022-05-06 08:47:15 1029 7

原创 .sh的简单用法(启动多个launch文件)

首先在某个文件夹下建立一个.sh文件,比如说xxx.sh然后给其赋予可执行权限sudo chmod +x xxx.sh如图:然后直接上代码:#!/bin/bashsource ~/catkin_ws/devel/setup.bash{gnome-terminal -x bash -c "roscore;exec bash"}& sleep 1s{gnome-terminal -x bash -c "rosrun helloworld time_test

2022-05-03 19:16:05 1779

原创 01_C++运行与配置

一、使用终端编译C++文件1打开命令提示符CMD2编译为可执行文件g++ hello.cpp -o hello.exe3直接双击运行,或者在cmd里运行二、 vscode编译运行C++方法1,同理,直接使用终端方法2 安装code runner扩展就可以运行了三、VScode调试C++1安装mingw并配置环境变量2 选择C++(GDB/LLDB)-> g++.exe调试成功,可以使用监视功能进行数据跟踪参考链接:w

2022-05-03 15:14:31 5244

原创 文献调研总结

1.17 :DAY1总结调研方法1.IEEEIEEE是一个英文缩写,读作“ I triple E”,英文全称为“Institute of Electrical andElectronics Engineers”,官方译为“电气与电子工程师协会”,由美国电气工程师协会和无线电工程师协会于1963年合并而成.IEEE会员有四级:Student member,Member,Senior member,Fellow。学生的时候可以入IEEE,当Student member,硕士或者博士毕业后就可以当Me

2022-01-19 00:08:06 1075

原创 ROS Nodehandle(句柄总结)

1简介ros::init(argc, argv, "my_node_name");上面这句确定了node_namespace为my_node_name句柄可以让你通过构造函数指定命名空间:ros::NodeHandle nh;这句话是句柄的相对名字是相对于node_namespaceros::NodeHandle nh("my_namespace");这句话使得使用该句柄的任何相对名字都是相对<node_namespace>/my_namespace,而不是.

2022-01-09 08:55:56 10283

原创 Python环境

主要是python的环境配置

2021-12-13 10:01:05 898

原创 ROS Topic (话题通信总结)

话题通信总结

2021-11-21 10:50:13 2164

原创 L1制导算法的研究以及MATLAB仿真

参考文件以及MATLAB代码:链接:https://pan.baidu.com/s/1NmBVm-_jFle7oZMEkOmFOw提取码:fvzf包括以下两个文件为什么需要制导算法:在无人机上面如果想跟踪一个路径,我们可以找到一些参考点,然后使用传统的PID算法进行控制无人机到达每一个点,然后到达下一个点,但是这样做的效率非常低下。因此,采用L1制导算法可以将无人机高效率的追踪路径。原理:具体原理和推导过程看第一个文件,大体思路是:1、找参考点无人机想要跟踪一.

2021-10-11 11:39:13 3836 7

原创 双系统:解决ubuntu18.04系统开机黑屏的问题(ubuntu20.04,ubuntu16.04适用)

NWPU直男,第一次写博客,不太美观,多多见谅哈哈哈哈安装ubuntu双系统:点击第三个U盘安装方式:安装ubuntu:会出现黑屏现象:重启电脑(一般是长按开机键),在下面这个界面按e,注意不是回车是e然后在splash后面空格再加nouveau.modeset=0:如图:然后按下F10就进去了(注意不是回车)进去以后就要开始装机了,建议不要联网,正常安装,基本上都是默认就行了(看其他博客)。。。结束以后需要重启:发现重启以后又黑屏了,进不...

2021-07-16 17:21:00 11182 5

电脑DLL文件修复工具

这款工具可以帮助您解决由于缺失或损坏的DLL文件导致的各种系统问题。只需简单几步操作,即可快速扫描并修复您的计算机中的DLL错误。如果您遇到无法启动应用程序或者收到错误提示找不到特定DLL文件的情况,请尝试使用本工具进行修复

2024-10-10

Mysql C++ connector 8.3

资源名称:Mysql C++ connector 8.3 资源描述: 资源概述:此资源是一个名为"mysql-connector-c++-8.3."的ZIP文件,其中包含了MySQL Connector/C++的安装程序。MySQL Connector/C++ 是一种用于连接C++应用程序和MySQL数据库的驱动程序,它实现了JDBC API的一个子集,允许C++程序员使用熟悉的Java接口来访问数据库。 适用人群:这款软件主要面向的是C++开发人员,特别是那些需要在C++应用程序中实现数据库交互的开发人员。如果你熟悉C++编程并且需要与MySQL数据库进行通信,那么这个资源对你非常有用。 使用场景及目标:MySQL Connector/C++可以在许多不同的场景下使用,比如开发桌面应用程序、Web应用程序、游戏服务器等等。它的目标是提供一个简单、高效的途径,让C++程序员能够方便快捷地访问MySQL数据库。

2024-10-09

Mysql Workbench 可视化软件

资源名称:Mysql Workbench可视化软件 资源描述: 资源概述:此资源是一个名为“mysql-workbench-community”的ZIP文件,其中包含了MySQL Workbench的社区版安装程序。MySQL Workbench是一款强大的数据库设计和管理工具,集成了SQL开发、数据库建模设计和管理等功能于一体。

2024-10-09

Mysql8.3安装包

资源名称:Mysql8.3安装包 资源描述: 此资源为MySQL 8.3 for Windows的64位安装包,适合于需要在Windows平台上部署MySQL服务器的个人用户或企业组织。MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库管理系统(RDBMS),以其高效稳定和易用性著称。 内容概要:该安装包包括了完整的MySQL服务器软件及其相关组件,如客户端工具、管理工具等。安装过程中会引导您进行基本的配置,例如设置root用户的密码和选择安装类型(开发计算机、多台服务器计算机或生产服务器)。

2024-10-09

Mysql数据库使用,C++版本

本资源程序提供了一个预先配置好的环境,用于在C++应用程序中使用MySQL数据库。它包含了所有必要的库文件和头文件,使得开发者可以直接下载并开始构建自己的项目,而无需担心复杂的设置过程。 主要特性 一键安装:只需简单几步即可完成环境搭建。 全面支持:支持最新的MySQL版本及主流C++编译器

2024-10-09

最优控制公式推导(代数里卡提方程,李雅普诺夫方程,HJB方程)

本文探讨了线性时不变系统(LTI系统)的最优控制问题,特别是线性二次调节器(LQR)问题。通过Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程的推导,求得了系统的最优控制律,并进一步推导了代数里卡提方程(ARE)和李雅普诺夫方程,从而实现系统的最优控制。 关键词:线性二次调节器,Hamilton-Jacobi-Bellman方程,代数里卡提方程,李雅普诺夫方程,最优控制律 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44346182/article/details/140479211

2024-07-16

输出调节求解跟踪问题(二阶线性系统)

本文研究了一种基于增广系统的领导者-跟随者控制框架,旨在实现跟随者系统对领导者参考信号的精确跟踪。首先,建立了跟随者和领导者的独立状态空间方程,分别描述了它们的动态行为和输出关系。随后,通过将两者的状态空间方程结合成增广系统,定义了增广状态向量和相应的控制输入。为实现输出调节,定义了跟随者输出与领导者参考信号之间的误差,并将其转化为增广状态向量的函数形式。设计了基于二次型价值函数的最优控制律,通过求解增广系统的代数Riccati方程获得最优反馈增益矩阵。最后,通过Matlab仿真验证了所提出控制框架的有效性和稳定性,展示了跟随者系统对领导者参考信号的准确跟踪能力。 关键词:增广系统;领导者-跟随者控制;状态空间方程;最优控制律;Matlab仿真

2024-07-15

非线性优化 python

使用Python解决非线性优化问题有许多优势,其中一些包括: 丰富的库和工具支持: Python拥有强大的科学计算生态系统,如NumPy、SciPy、SymPy等,这些库提供了丰富的数学和优化工具。SciPy库中的scipy.optimize模块包含了多种非线性优化算法,使得实现和调整优化问题变得相对简单。 开放源代码: Python是一种开放源代码的编程语言,这意味着你可以查看和理解底层优化算法的实现。这有助于学习和定制算法,以满足特定问题的需求。 社区支持和文档: Python拥有庞大的社区,因此你可以轻松地在网上找到大量的教程、文档和示例代码。这有助于解决问题、优化性能,并获得有关最佳实践的建议。 跨平台性: 由于Python是跨平台的,因此你可以在不同操作系统上运行和部署非线性优化代码,而无需担心兼容性问题。 易于学习和使用: Python语法简洁清晰,对初学者友好。这使得非线性优化问题的建模和求解过程更加直观和容易理解。

2024-03-07

非线形优化 Matlab

matlab代码的非线性优化问题

2024-03-07

基于C++的BP神经网络实现

基于C++的BP神经网络实现 参考博客 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44346182/article/details/134992286?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22134992286%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44346182%22%7D

2023-12-14

二维码识别代码(Python)

二维码识别,简单好用

2023-12-02

西工大无人机飞控系统综合实验报告

西工大自动化学院课程,实验报告参考

2023-12-02

保研常识(关于保研的一些资料)

用来凑积分用的

2023-12-02

推荐信模板(内容详细)

尊敬的XXX(收信人姓名/姓氏): 我很荣幸能向您推荐XXX(被推荐人姓名)。在我与XXX共事/共学的时间里,他展现出了卓越的才能和领导力。 项目经历 XXX在多个项目中表现出了出色的能力。他在(列举项目名称)中担任了(具体角色/职责),并以其卓越的(技能/能力)为项目取得了显著成果。举个例子,在(某个项目),他(描述他的贡献和成就)。 技能和能力 他的(技能/能力)跨越了多个领域。XXX的(举例说明某项技能或能力)以及他在(领域/行业)的广泛知识使他能够在复杂的情境下迅速找到解决问题的方法。 学术成就 除了他在工作中的杰出表现,他的学术成绩同样令人印象深刻。在课堂上,他展现出了对于(特定学科/课程)的热情和深入理解。 个人品质 他的领导才能和团队合作精神为他赢得了同事和团队成员的尊重。他始终展现出了积极主动的态度,善于与他人合作,这使他成为团队中的重要一员。 XXX的优秀品质和专业能力使我深信他在(目标领域/学术机构/工作岗位)中将取得卓越的成就。我毫不犹豫地推荐他,并相信他将为您的团队/学术机构带来巨大的价值。 如果您对XXX有任何进一步的问题或需要更多信息,请随时与

2023-12-02

强化学习与线性系统控制论文

强化学习与线性系统的稳定控制结合 参考链接: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0005109812003664

2023-12-02

基于输出调节的一致性编队控制代码

基于输出调节的一致性编队控制代码

2023-07-16

静态输出调节代码(Matlab)

输出调节是控制系统中的一种目标,它旨在通过调整系统的参数或输入来使系统的输出达到期望值或指定的目标。在控制系统中,输出通常是指系统的反馈信号或所关注的变量。输出调节问题涉及到调整系统的操作或控制策略,以便使输出变量尽可能地接近所需的目标值。 输出调节可以应用于各种系统和领域,例如工业过程控制、机械控制、电力系统、自动化系统等。在这些领域中,输出调节可以用于控制温度、压力、速度、位置等各种物理变量。 在输出调节问题中,通常会使用反馈控制方法来实现目标输出的精确调节。这涉及到测量实际输出值,并与期望输出进行比较,然后根据比较结果来调整系统参数或输入,以使输出误差最小化。 输出调节问题的解决方法可以基于经典控制理论,如比例-积分-微分(PID)控制器,也可以使用先进的控制技术,如模型预测控制(MPC)或自适应控制算法。选择适当的调节方法取决于系统的特性、要求和应用环境。 总之,输出调节是控制系统中的一个关键问题,它涉及通过调整系统参数或输入来实现期望输出的精确控制,以满足特定的需求和目标。

2023-07-16

一款公式识别软件(强推)

标题:公式识别软件资源描述 简介: 本资源描述提供有关公式识别软件的概述和功能介绍,以及如何使用该软件识别和提取文档中的数学公式。资源中包含公式识别软件的主要特点、使用方法和应用领域,旨在帮助用户了解并利用这一工具来提高数学公式处理的效率和准确性。 内容: 公式识别软件概述 公式识别的定义和重要性 公式识别软件在科研、教育和文档处理中的应用 公式识别技术的基本原理和挑战 公式识别软件的主要特点 图像处理和模式识别算法的应用 多种输入格式的支持(扫描图像、PDF、文本等) 自动识别和提取数学公式的能力 结构化公式输出和可定制性 可扩展性和适应性 公式识别软件的使用方法 安装和配置公式识别软件 导入文档或图像进行公式识别 调整参数和设置识别选项 预览和校正识别结果 导出识别后的公式或结构化数据 公式识别软件的应用领域 学术研究和论文处理 数学教育和学习资源管理 科学文献分析和信息提取 文档自动化处理和编辑 公式识别软件资源和支持 官方网站和下载渠道 用户手册和教程资源 技术支持和用户社区 结论: 本资源描述提供了关于公式识别软件的详细说明和功能介绍,旨在帮助用户了解和利用这

2023-07-12

最优控制大作业(强化学习)

标题:强化学习与最优控制的大作业资源描述 简介: 本资源描述提供关于强化学习与最优控制的大作业的概述和基本要求,并提供相关资源和指导,旨在帮助学生深入理解和应用强化学习与最优控制的方法和技术。资源中包含大作业的主题、目标、背景知识要求、实施步骤和评估指标,以及参考资料和工具的推荐。 内容: 大作业主题和目标 确定强化学习与最优控制的应用领域(例如机器人控制、自动驾驶、资源分配等) 说明大作业的目标,如设计一个最优控制器、解决某个优化问题等 背景知识要求 强化学习基本概念和算法(如Q-learning、策略梯度等) 最优控制理论基础(如LQR、LQG等) 编程和仿真工具的基本使用(如Python、MATLAB、Simulink等) 大作业实施步骤 系统建模和问题定义 选择适当的强化学习算法和最优控制方法 实现算法和方法,并进行仿真实验 分析和评估实验结果 评估指标 性能指标:例如控制器的稳定性、收敛速度、系统响应等 实现复杂度:例如算法复杂度、计算资源消耗等 结果分析和解释:例如实验结果的可解释性和合理性 参考资料和工具推荐 强化学习和最优控制相关教材、论文和在线资源 编

2023-07-12

最优控制lqr的simulik仿真

LQR(线性二次型调节)是一种最优控制方法,用于设计线性系统的稳定反馈控制器。下面是一个LQR最优控制的资源描述: 标题:LQR最优控制资源描述 简介: 本资源描述提供关于LQR最优控制的概述和基本原理,并介绍如何使用LQR设计线性系统的最优控制器。资源中包含相关的数学公式、算法步骤以及代码示例,旨在帮助读者理解和应用LQR最优控制方法。

2023-07-12

简单的神经网络预测代码

小型的神经网络预测代码,pytorch

2023-07-12

LQR控制代码matlab文件

用来蹭积分用的,没必要下载 LQR控制代码matlab文件

2023-07-12

最优控制:求解代数黎卡提方程ARE(Algebraic Riccati Equation)

最优控制:求解代数黎卡提方程ARE(Algebraic Riccati Equation),包括直接求解和迭代求解

2023-06-27

一阶非线性自适应反步控制

一阶系统的自适应反步控制,最简单的模型 参考链接 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44346182/article/details/131378142?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22131378142%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44346182%22%7D

2023-06-25

一致性理论的编队控制matlab仿真

一致性理论的编队控制matlab仿真 参考链接 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44346182/article/details/125355548

2022-07-08

基于目标点的编队控制MATLAB仿真

基于目标点的编队控制MATLAB仿真 参考博客: https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44346182/article/details/124536613

2022-07-08

DWA动态窗口法代码C++和MATLAB

内容包括C++和MATLAB的DWA算法

2021-11-19

列表的使用方法(python)

列表

2021-11-03

PX4运行文件(可以直接下载运行)

PX4的运行文件,在配置好环境以后可以直接运行,参考网页 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44346182/article/details/124598348

2021-10-06

PX4无人机控制文件,offb_node.zip

运行px4,文件1是从一个点到另一个点,文件2是输入多个点让飞机在gazebo里仿真飞行,参考博客:https://mp.youkuaiyun.com/mp_blog/creation/editor/120622663

2021-10-06

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