SVN版本控制实战项目

Matlab武动乾坤上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 在现代汽车技术领域中，能源管理是提高能效、延长续航里程和保障车辆性能的关键技术之一。其中，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）作为一种数学优化方法，在汽车的全局最优能量管理策略中扮演着重要角色。动态规划通过将复杂问题分解为较简单的子问题，并利用递推关系和边界条件求解，能够在多阶段决策过程中寻找最优解。 在提供的文件信息中，我们看到的是一种针对功率分流型车辆的能量管理策略，这种车辆结构类似于丰田的普锐斯（Prius）所采用的电子无级变速器（ECVT）。这种车辆构型的核心在于能够将发动机的机械能和电动机的电能合理分配，从而达到最优的动力输出和能量回收。 电池的SOC（State of Charge，电量状态）维持型策略是指在车辆运行过程中，通过实时监控电池的充放电状态，优化电池的充放电过程，以确保电池能在最佳状态下运行。这一策略对于延长电池寿命、提高能源利用效率至关重要。 程序采用MATLAB进行编写，MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的高性能数值计算和可视化软件。通过MATLAB编程，可以有效地实现动态规划算法，完成逆向迭代和正向寻优过程，寻找车辆在特定条件下的全局最优能量管理策略。逆向迭代是从最终状态开始，逐步向前计算最优解；而正向寻优则是从初始状态出发，按照特定策略计算每个阶段的最优决策。 DP算法作为整车能量管理策略的基础，不仅适用于当前程序，还为后续的ECMS（Equivalent Consumption Minimization Strategy，等效消耗最小化策略）和MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）等更高级的能量管理策略提供了良好的研究和开发基础。开发者可以在现有程序的基础上进行修改和扩展，以适应更多样化的车辆系统和运行环境。 动态规划在能量管理策略中的应用，强调了算法在解决实际问题中的重要性。它不仅要求工程师掌握扎实的数学和编程技能，还需要对车辆动力学和能源系统有深入的理解。通过动态规划，工程师可以有效地解决车辆能量管理中的多目标优化问题，实现车辆性能与能耗之间的最佳平衡。 此外，文件名列表中的“基于动态规划的全局最优能量管理策略随着”、“解析随着工业与科”、“分析一引言随着新”、“是一种基于算法”、“程序为”等，提示了文档内容的丰富性和专业性。这些文件名可能包含了对策略的分析、解释、研究和应用案例等内容，是理解和学习动态规划在能量管理中应用的重要参考资料。 动态规划在车辆全局最优能量管理策略中的应用，为工程师提供了强大的工具来优化车辆能源使用，提高能效，同时保证车辆性能。通过MATLAB这种强大的编程平台，可以开发出高效且易于扩展的动态规划算法，以应对未来汽车技术的挑战和需求。

基于DP动态规划的汽车全局最优能量管理策略（适用于功率分流型车辆，含电量维持型电池SOC策略与双向迭代寻优过程）,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略：ECVT构型下的电池SOC维持策略与双向迭代寻优算法,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 ,基于DP的动态规划; 全局最优能量管理策略; 车辆构型为功率分流型(ECVT); 电池SOC电量维持型策略; 逆向迭代与正向寻优过程; 程序为MATLAB m语言编程; 700行左右代码。,基于DP动态规划的功率分流型车辆全局最优能量管理策略——MATLAB m程序实现

内容概要：本文介绍了一种基于A*算法优化的往返式全覆盖路径规划改进方案，并提供了详细的MATLAB实现代码。文中首先解释了传统往返式路径规划存在的问题，如易陷入死角和无法有效避障。为解决这些问题，作者提出了一种结合A*算法的方法，在遇到死角时能够自动找到最近的未覆盖节点并继续完成全图覆盖。此外，还详细介绍了启发式函数的设计思路，使得路径更加偏向于未探索区域，从而提高覆盖率并减少重复路径。最终通过仿真实验展示了改进后的路径规划效果。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的科研人员、自动化设备开发者、机器人爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高效全覆盖路径规划的应用场景，如扫地机器人的清洁路径规划、无人机的巡检路径规划等。目标是提高路径规划效率，避免死角和障碍物，确保全面覆盖。 其他说明：本文不仅提供理论分析，还包括完整的MATLAB代码实现，便于读者理解和实际操作。

根据给定文件的信息，我们可以提炼出以下相关的IT和机器人技术的知识点： ### 1. 双足机器人的历史与发展 - **起源与重要性**：双足机器人虽然仅有近四十年的发展历史，但由于其独特的适应性和拟人性特点，已成为机器人领域的重要研究方向之一。 - **目标**：旨在设计一种双足人形机器人平台，通过对其步行机制进行深入研究，为未来自主智能双足机器人的设计积累宝贵经验。 ### 2. 双足机器人的结构设计与驱动系统 - **本体结构设计**：文章首先讨论了双足机器人的本体结构设计，包括关节自由度的选择和配置。 - **驱动系统**：考虑到双足机器人的特殊需求，合理配置驱动系统至关重要。这包括电机的选择、减速器的设计等，以确保机器人能够实现稳定且高效的步态。 ### 3. 运动学分析 - **D-H矩阵法**：基于D-H矩阵的方法被用于该机器人的正逆运动学分析，这种方法计算简单、直观易懂，适用于快速获取运动学参数。 - **动力学建模**：在完成运动学建模的基础上，利用拉格朗日动力学方程进行动力学建模，这种方法可以有效地分析各关节所需的驱动力矩，为后续的动力学分析和电机选型提供重要依据。 ### 4. 步态规划方法 - **三步规划法**： 1. **姿态与轨迹规划**：基于对人类行走步态的研究，规划机器人的行走姿态及轨迹。 2. **求解运动学方程**：建立并求解运动学方程，以获得机器人行走时各关节的转角曲线。 3. **运动曲线修正**：针对前向运动与侧向运动之间的耦合，对求得的运动曲线进行修正，确保机器人在保持稳定的同时，动作更加流畅自然。 ### 5. 仿真技术的应用 - **虚拟样机技术**：应用虚拟样机技术对双足机器人的行走步态进行仿真，这一技术在机器人研发过程中具有重要作用。 - **仿真软件选择**：通过使用Pro/E建立机器人的简化模型，并将其导入到仿真软件Adams中进行仿真。这样不仅可以获得机器人行走时的动态图像，还能收集到关键的实验数据。 - **仿真结果分析**：通过对仿真结果的分析，验证步态规划方法的可行性和有效性，同时也能够进行动态仿真过程的观察、模型的修改以及仿真结果的进一步处理，最终确定小型仿人机器人的行走速度。 该论文不仅深入探讨了双足机器人的结构设计、运动学与动力学分析、步态规划方法等关键技术，还详细介绍了如何利用虚拟样机技术和专业仿真软件来验证这些理论和技术的有效性。这对于推动双足机器人技术的发展，尤其是在提高其稳定性、适应性和智能化水平方面具有重要意义。

本文详细介绍了基于华为eNSP的中小企业办公园区网络规划与设计方案。项目通过虚拟局域网（VLAN）、OSPF、ACL、防火墙、WLAN、NAT、链路聚合、STP、MSTP、VRRP和DHCP等技术，构建了一个高可靠性、高效率性和高安全性的网络结构。网络采用三层结构（接入层、汇聚层和核心层），并包含无线上网区域、DMZ区域和ISP区域。文章从需求分析、网络结构设计、拓扑图绘制到设备配置（核心交换机、接入层交换机、防火墙和无线局域网）进行了全面阐述，最后通过Ping命令互通测试验证了网络的连通性和安全性。该方案为企业提供了一个先进、成熟且可扩展的网络解决方案，满足未来业务增长的需求。 在当今信息科技高速发展的时代，企业网络的规划与设计变得尤为关键。华为eNSP作为一款强大的网络仿真平台，能够模拟真实的网络环境，为网络工程师提供了测试和验证网络方案的工具。基于华为eNSP的中小企业网络规划项目，是一个旨在为中小企业提供高效、安全、可靠网络环境的完整解决方案。 网络结构设计是整个项目的核心，它遵循了经典的三层架构模式，包括接入层、汇聚层和核心层。接入层主要负责终端设备的接入，汇聚层则负责不同接入层之间的数据聚合和路由，而核心层则作为整个网络的骨干，确保数据的高效传输。这种分层设计不仅使得网络结构清晰，而且便于管理和维护。 为了确保网络的高可靠性和高效率性，项目方案中采用了包括VLAN、OSPF、链路聚合、STP、MSTP、VRRP等在内的多项技术。VLAN技术通过划分不同的广播域来提高网络的安全性和效率；OSPF协议作为内部网关协议，能够快速有效地进行路由信息的交换和计算；链路聚合则提高了网络的带宽和可靠性；STP和MSTP协议能够防止网络中的环路产生，确保网络的稳定运行；VRRP协议则提供了设备间的冗余备份，增强了网络的可靠性。 此外，为了保证网络的安全性，方案中也集成了ACL、防火墙和NAT等安全技术。ACL通过定义访问控制列表来限制网络流量的访问权限；防火墙则作为网络安全的第一道屏障，防止未授权的访问和攻击；NAT技术允许内网用户共享有限的公网IP地址，同时隐藏了内网的私有地址，增强了网络的隐蔽性。 网络规划中，还考虑了无线网络和ISP接入的实现。通过WLAN技术，企业能够提供便捷的无线上网服务，满足现代办公的移动性和灵活性需求。ISP区域的设计确保了企业网络可以与外部互联网进行高效可靠的连接，满足企业对外部资源访问的需求。 项目的另一个重点是对网络设备的配置。核心交换机、接入层交换机和无线局域网的配置是实现上述网络功能的基础。配置过程中，详细阐述了每一步的操作，确保了设备配置的准确性和网络的正常运行。 通过Ping命令的互通测试，对整个网络的连通性和安全性进行了验证。这一测试结果不仅证明了网络设计方案的成功实施，也确保了企业网络的稳定运行和业务的连续性。 整个项目的设计方案，提供了一套先进、成熟且可扩展的网络解决方案，能够很好地满足中小企业未来业务增长的需求。通过模拟真实的网络环境，这个方案帮助企业在不同业务场景下都能保持良好的网络性能，同时降低网络运维成本，增强企业的市场竞争力。

利用麻雀算法对机械臂进行五次B样条轨迹规划的方法及其Matlab实现。首先阐述了麻雀算法的核心思想，即通过模拟麻雀群体的行为寻找最优解，重点在于初始化种群时的时间参数设置。接着讲解了五次B样条参数化的具体实现方法，强调了时间缩放系数对轨迹执行时间的影响。然后讨论了适应度函数的设计，指出需要综合考虑总时间和动力学约束的违反情况，并给出了具体的惩罚机制。此外，还提到了更换不同型号机械臂（如从UR5到ABB IRB 120）时需要注意修改DH参数和关节限制。最后展示了优化前后的性能对比，表明新方法不仅缩短了动作时间，还提高了运动的平稳性。 适合人群：对机器人学、自动化控制以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望提高机械臂工作效率的研究项目或工业应用，旨在通过改进轨迹规划算法使机械臂的动作更加高效和平滑。 其他说明：文中提供了完整的Matlab代码片段，便于读者理解和复现实验结果。同时提醒读者注意，在追求时间最优的同时也要兼顾能量消耗等因素，合理调整适应度函数的权重。

内容概要：本文介绍了自主代客泊车（AVP）的理论与实践，由上海交通大学溥渊未来技术学院副教授秦通主讲。课程分为十个章节，涵盖了从自主停车的基础概念到具体技术实现的各个方面。课程首先介绍了自主停车的意义及其应用场景，如减少停车难度、节省时间和优化资源利用。接着详细讲解了坐标变换、运动估计、相机模型、语义分割、停车场地图构建、语义定位、轨迹规划以及车辆控制等关键技术。每个章节都配有相应的作业，帮助学生巩固所学内容。最后，课程还包括一个最终模拟项目和前沿分享，使学生能够全面掌握AVP的技术体系。 适合人群：对自动驾驶和智能交通领域感兴趣的高校学生、研究人员及工程师，尤其是具备一定编程基础和技术背景的学习者。 使用场景及目标：①了解AVP的基本原理和应用场景；②掌握自主停车系统的核心技术，如坐标变换、感知、规划和控制；③通过实际项目操作，提升动手能力和解决实际问题的能力；④为未来从事自动驾驶相关研究或工作打下坚实基础。 其他说明：本课程要求学员具备Linux系统操作、C++编程技能、ROS使用经验以及Python/Pytorch的基础知识。此外，硬件方面需要一台配置有Nvidia GPU的计算机，以支持深度学习相关的实验。课程还提供了丰富的参考资料和学习材料，帮助学生更好地理解和掌握相关知识点。

动态规划代码matlab M3O-多目标最优操作 M3O是Matlab工具箱，用于设计多功能水库系统的最佳运行。 M3O允许用户设计帕累托最优（或近似）操作策略，以通过几种替代的最新方法来管理水库系统。 M3O的1.0版包括确定性和随机动态规划，隐式随机优化，抽样随机动态规划，拟合Q迭代，进化多目标直接策略搜索和模型预测控制。 该工具箱旨在供从业人员，研究人员和学生使用，并为经验丰富的用户提供完整的注释和可自定义的代码。 可用方法清单 - Deterministic Dynamic Programming (DDP); - Stochastic Dynamic Programming (SDP); - Implicit Stochastic Optimization (ISO); - Sampling Stochastic Dynamic Programming (SSDP); - Evolutionary Multi-Objective Direct Policy Search (EMODPS); - Fitted Q-Iteration (FQI); - Model Predict