多智能体一阶二阶一致性 matlab 仿真

基于模糊神经网络的机械手轨迹跟踪控制系统.pdf

行业制造-电动装置-一种光伏发电太阳轨迹跟踪控制系统及方法.zip

基于MSRDS领航跟随法多机器人编队控制SPL代码 编队控制算法是基于Leader-following formation control of multiple mobile vehicles J. Shao, G. Xie and L. Wang 仿真平台选用Microsoft Robotics Developer Studio 4和HelloApps SPL Tool 实现。 压缩包包含使用文档，程序截图和仿真录像以及源码等。

针对大部分两轮非完整移动机器人轮轴中心与几何中心不重合的特点, 提出一种多机器人协调编队控制算法. 构造队形参数矩阵确定编队形状, 根据领航机器人和相关队形参数生成虚拟机器人, 把编队控制分解为跟随机器人对虚拟机器人的轨迹跟踪. 建立虚拟机器人与跟随机器人之间误差系统模型, 利用Lyapunov 理论设计相应控制器, 从而实现队形保持和变换. 应用microsoft robotics developer studio 4(MRDS4) 搭建3D 仿真平台, 设计3 组实验, 结果进一步验证了所提出方法的有效性.

提出一种针对机器人跟踪控制的神经网络自适应滑模控制策略。该控制方案将神经网络的非线性映射能力与滑模变结构和自适应控制相结合。对于机器人中不确定项，通过RBF网络分别进行自适应补偿，并通过滑模变结构控制器和自适应控制器消除逼近误差。同时基于Lyapunov理论保证机器手轨迹跟踪误差渐进收敛于零。仿真结果表明了该方法的优越性和有效性。

使用Kalman滤波实现二维图像中目标的轨迹跟踪

用matlab画误差椭圆代码我的多机器人仿真环境 ME740智能力学课程项目 这种环境将对两种动力学实施三种多机器人控制策略。 控制策略：虚拟结构，基于行为的控制，领导者跟随者控制。 动力学：差动驱动动力学，全向动力学。 去做： 1.将行为添加到基于行为=的控制中； 2.尝试基于行为模型的强化学习； 介绍 在控制多个机器人系统方面有理论上的观点：集中式系统和分散式系统。 在集中式系统中，中央单元负责为单个视觉对象做出决策并监视错误信息的完成。 交流只发生在中央单位和个人之间，而不是个人之间。 在分散的系统中，个人观众可以相互交流并共享信息。 每个人都负责全球任务的一部分。 虚拟结构[2]是集中式系统控制策略的一个示例，其中中央单元控制着系统中所有机器人的运动。 基于行为的策略[3]用于分散系统。 每个机器人都有一个内部有限状态机。 fsm中的状态对应于不同的电机模式。 在运行期间，机器人会在不同的电机模式之间切换（通过状态之间的切换）以实现其单独的目标。 领导者跟随策略[4] [5]是集中式系统和分散式系统的混合体。 领导者由中央单元控制，而跟随者则使用传感器数据自行操作。 信息 先决

研究垂直起降飞机在任意输入耦合作用下的轨迹跟踪控制问题.垂直起降飞机是具有3个自由度,2个控制输入的欠驱动系统.首先通过控制输入和坐标变换,使飞机的动力学方程变换成严格反馈形式;然后基于后推法的思想推导出保证系统渐近收敛于参考轨迹的时变反馈控制规律.该方法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制变量和部分Lyapuniv 函数简化了控制器的设计.仿真结果表明所设计的控制器是有效的.

本ppt是用于对多智能体协同控制这门课的应用的探究和具体应用于机器人方面的实例，参考文献：多机器人混合编队控制,北京邮电大学学报，2008