资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/df0cdf717d0f UAVGym 是一款基于 Python 开发的无人机仿真环境，采用 GYM 风格设计，专为强化学习算法研究打造。 该仿真环境具备丰富的自定义功能，支持对飞行环境进行个性化设置，包括自由调整地图大小、灵活配置障碍物分布等，满足不同场景下的仿真需求。同时，它能够对不同数量的无人机进行仿真控制，轻松实现多无人机协同仿真场景。此外，环境还集成了三维轨迹绘制功能，可通过 Matplotlib 直观展示无人机的飞行轨迹，便于观察和分析飞行过程。作为符合 OpenAI Gym 接口标准的仿真工具，它能无缝对接各类强化学习算法，为算法研发提供稳定的实验平台。 提供 Map1 和 Map2 两个场景的演示动画，直观展示环境的仿真效果。 运行该环境需要满足以下依赖条件：Python 3.6 及以上版本，以及 OpenAI Gym、Matplotlib、Numpy 等 Python 库。 关于环境的详细使用说明，可参考代码中的注释内容，获取具体的操作指导。 在 10.6 的更新中，项目在原有功能基础上进行了扩展，新增了 BoidFlock 相关的演示代码，为群体行为仿真研究提供了更多参考示例。 我们欢迎开发者通过 issue 反馈问题或提出建议，也鼓励通过 Pull Request（PR）提交代码贡献，共同完善该项目。

apm2.4.8稳定固件3.1.5

内容概要：本文探讨了针对欠驱动四旋翼飞行器的容错控制策略，特别是基于超螺旋滑模控制（ST-SMC）和控制分配的方法。四旋翼无人机由于其复杂动态特性及高度耦合的多输入多输出（MIMO）系统，控制难度较大。文中介绍了传统滑模控制（SMC）存在的高频振颤问题及其改进——超螺旋滑模控制的应用，旨在消除不必要的高频颤振。同时，通过状态估计器检测故障并触发控制分配算法，确保在执行器效率损失情况下仍能保持飞行稳定。最终，利用Matlab实现了相关控制算法的仿真验证，并提供了详细的数学建模和控制器设计。 适合人群：从事无人机研究、自动化控制领域研究人员和技术人员，尤其是关注四旋翼飞行器容错控制的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提高四旋翼无人机在执行器故障情况下的安全性与可靠性的应用场景，如军事侦察、工业巡检等领域。目标是在执行器发生故障时，通过快速响应机制保证飞行器的安全降落，减少潜在的风险和损失。 其他说明：附有完整的Matlab代码实现、算法解析及相关文档，有助于读者深入了解该容错控制系统的具体实现细节。

四旋翼无人机轨迹跟踪的自适应滑模控制及其Matlab仿真.pdf

Ardupilot源码

在进行无人车固件更新的过程中，首先需要下载安装最新的Mission Planner软件。Mission Planner是ArduPilot官方提供的地面站程序，用于飞行器的参数配置、地面监控和固件更新等功能。用户可以通过访问https://firmware.ardupilot.org/Tools/MissionPlanner/下载最新版本的安装文件MissionPlanner-1.3.82.msi，安装过程中选择默认设置，简单快捷。 安装完毕后，接下来是下载适合无人车使用的固件。固件包含了飞行器运行所需的基本软件代码和指令集。为了确保固件的稳定性与兼容性，建议从官方源https://firmware.ardupilot.org下载对应型号的最新固件文件。此处以CUAV v5无人车为例，我们需要下载ardurover.apj固件，这是专为CUAV v5 Nano开发板设计的固件版本。 当固件文件下载完成后，接下来就是固件烧写过程，也就是将固件程序写入飞控的存储器中。烧写前需要先通过USB连接飞控，然后关闭所有可能占用串口资源的程序，比如QGroundControl（QGC）等其他地面站软件。这时可以启动Mission Planner，在界面右上角选择连接串口，这里需要选择对应的COMx端口，并确保未进行实际连接（即不要点击“连接”按钮）。 烧写的正式操作从“初始设置”开始，然后依次选择“安装固件 Legacy”和“加载自定义固件”选项。在这一步骤中，用户需要找到之前下载好的apj固件文件，并开始加载。此时Mission Planner将开始烧写过程，进度条会显示烧写进度。在进度条走完之后，如果显示“Upload Done”，则表示固件已经成功烧写到飞控中。如果过程中出现错误，最常见的解决方法是拔掉飞控然后重新插入，之后按照之前步骤重新进行固件加载，反复尝试直到成功为止。 在整个固件烧写过程中，需要确保操作的准确性和耐心，因为错误的操作可能导致飞控损坏，甚至无人车系统出现故障。特别是在固件烧写过程中断时，务必按照正确步骤重新进行操作，避免造成不可逆的后果。对于不熟悉这些步骤的用户，可以参考官方手册或在线资源以获得更加详细的操作指导。 此外，固件更新虽然可以提升无人车性能，但也有可能带来新的问题，例如不兼容等。因此，在进行固件更新之前，建议备份当前固件，一旦新固件出现问题，能够快速恢复到之前的稳定状态。另外，在进行固件更新之前，还应仔细阅读官方发布的更新日志，了解更新的内容和可能带来的影响。 重要的是，在进行任何固件烧写操作之前，确保无人车的电源处于关闭状态，并在安全的环境下进行，避免造成人身伤害或设备损坏。如果对固件烧写步骤不熟悉，建议在有经验的人士指导下操作，确保流程的正确性。通过上述步骤，用户应该可以顺利完成无人车固件的更新工作，从而使无人车获得更好的性能和稳定性。

内容概要：本文介绍了使用Matlab仿真复现四旋翼无人机ADRC姿态控制器的过程。文章首先阐述了四旋翼无人机的姿态模型、力矩方程和角运动方程，解释了这些数学模型如何描述无人机的姿态变化及其响应机制。接下来，重点介绍了ADRC控制器的设计思路和实现方法，展示了如何通过三个独立的ADRC控制器分别控制无人机的滚转、俯仰和偏航姿态。文中还详细描述了在Matlab中进行仿真的步骤，包括建模、参数调整和实验验证，最终证明了ADRC控制器的有效性和鲁棒性。 适用人群：对无人机控制技术和Matlab仿真感兴趣的科研人员、工程技术人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入理解四旋翼无人机飞行动力学和先进控制算法的研究者；目标是在不同环境条件下实现无人机稳定姿态控制。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还有详细的代码示例，帮助读者更好地理解和应用所学知识。

内容概要：本文介绍了使用MATLAB仿真复现四旋翼无人机ADRC姿态控制器的过程。文章首先阐述了四旋翼无人机的姿态模型、力矩方程和角运动方程，解释了这些数学模型如何描述无人机的姿态变化及其响应机制。接下来，重点介绍了ADRC控制器的设计思路，包括针对滚转、俯仰和偏航三个姿态角分别设计的ADRC控制器。通过MATLAB的Simulink工具，作者实现了无人机模型和控制器模型的搭建，并通过多次仿真实验验证了ADRC控制器的有效性和鲁棒性。文中还提供了一段简化的MATLAB代码示例，展示了仿真过程的关键步骤。 适合人群：对无人机控制系统感兴趣的科研人员、工程技术人员及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入理解四旋翼无人机飞行动力学和先进控制算法的研究者和技术开发者。通过本文的学习，可以掌握ADRC控制器的设计方法及其在无人机姿态控制中的应用。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括详细的仿真操作指导，有助于读者从实践中加深对ADRC控制器的理解。

在IT行业中，无人机技术的发展日新月异，其在各个领域的应用越来越广泛，包括环境监测、物流配送、农业喷洒等。仿生学是无人机设计中的一个重要研究方向，通过模仿自然界生物的特性，能实现更高效、节能的飞行模式。本主题聚焦于“一种仿生蝴蝶涡流计算，无来流时工况”，这是一种基于蝴蝶飞行特性的涡流仿真分析，尤其关注在没有外部气流影响的条件下，仿生蝴蝶无人机如何产生和利用涡流来提高飞行性能。 我们需要理解涡流的概念。涡流是流体运动中的一种现象，当流体在物体表面流动时，会在物体后方形成一系列旋转的气流，这些旋转的气流就是涡流。在飞行器设计中，涡流的管理对于减少阻力、增加升力以及优化能量效率至关重要。对于仿生蝴蝶来说，其翅膀的特殊形状和振动方式可以产生特定的涡流模式，帮助蝴蝶在空中稳定飞行并节省能量。 无来流工况是指在没有外界气流干扰的情况，这对于理解和模拟飞行器在静止空气中的起降、悬停等操作特别重要。在这种情况下，仿生蝴蝶无人机的设计需要考虑如何利用自身的动力系统来创造必要的升力。涡流计算就是在这个背景下进行的，通过计算机流体动力学（CFD）模拟，科学家们可以预测和分析仿生蝴蝶无人机在飞行过程中产生的涡流，进而优化机翼形状和飞行策略。 仿生蝴蝶无人机的设计通常涉及到以下几个关键技术点： 1. **机翼形状与振动**：模仿蝴蝶翅膀的曲率和纹理，可以调整机翼的几何结构以产生有利的涡流。同时，翅膀的振动模式也会影响涡流的形成，通过精确控制振动频率和振幅，可以实现高效的升力生成。 2. **控制与导航**：无来流工况下的飞行控制需要精细的传感器和算法支持。例如，通过集成惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）以及视觉传感器，可以实现对无人机位置和姿态的精准控制。 3. **动力系统**：为了在无来流条件下产生足够的升力，仿生蝴蝶无人机可能采用电动马达驱动微型旋翼或者采用扇叶式的推进系统，这需要考虑到能量效率和重量的平衡。 4. **材料选择**：轻质且强度高的材料对于无人机的性能至关重要。碳纤维复合材料、高性能塑料等是常见的选择，它们可以帮助降低无人机的重量，同时保证结构的稳固。 5. **软件模拟与实验验证**：通过先进的CFD软件进行涡流仿真，可以预测无人机在各种飞行条件下的性能，但最终还需要通过风洞测试或实际飞行试验来验证设计的有效性。 "一种仿生蝴蝶涡流计算，无来流时工况"的研究是无人机技术中探索自然规律与工程应用相结合的一个重要领域。通过深入研究和模拟，我们可以期待未来出现更多高效、节能的仿生无人机，它们将为我们的生活带来更多的便利和创新。

基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制 本程序基于MATLAB中Simulink仿真和.m函数文件。 附有相关参考资料，方便加深对自抗扰算法的理解。 另有无人机的轨迹控制，编队飞行相关资料，可一并打包。 ,自抗扰算法; 四旋翼无人机姿态控制; MATLAB仿真; .m函数文件; 轨迹控制; 编队飞行,自抗扰算法驱动的四旋翼无人机姿态控制仿真程序：附轨迹编队飞行资料 本文研究了自抗扰算法在四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制中的应用，重点分析了该算法在提高四旋翼无人机飞行稳定性、准确性和抗干扰能力方面的作用。通过MATLAB的Simulink仿真环境以及编写.m函数文件，研究者得以构建出四旋翼无人机的姿态控制模型，并对其进行了详细的仿真测试。研究表明，自抗扰算法在处理四旋翼无人机复杂动态过程中的外部干扰和内部参数变化具有较好的适应性和稳定性。 自抗扰算法是一种新型的控制策略，它结合了传统控制理论与现代控制理论的优点，能够自动补偿和抑制系统中的各种不确定性和干扰，提高控制系统的性能。在四旋翼无人机的姿态控制与轨迹控制中，自抗扰算法的核心优势在于能够实现快速准确的动态响应，以及对飞行器模型参数变化和外部环境干扰的鲁棒性。 MATLAB中的Simulink是一个强大的仿真工具，它允许用户通过直观的图形界面搭建复杂的动态系统模型，并进行仿真和分析。在本研究中，Simulink被用来模拟四旋翼无人机的姿态控制过程，并通过.m函数文件实现自抗扰算法的程序化控制。这样不仅提高了仿真效率，还便于对控制算法进行调整和优化。 四旋翼无人机的轨迹控制是另一个重要的研究方向。它关注的是如何设计控制算法使得无人机能够按照预定的轨迹进行飞行。本研究中不仅包含了姿态控制的内容，还扩展到了轨迹控制，甚至编队飞行的相关资料，提供了对于四旋翼无人机飞行控制的全面认识。编队飞行的研究对于无人机群协同作战、救援任务等具有重要的应用价值。 通过本研究提供的技术摘要、分析报告和仿真结果，研究者和工程师可以更深入地理解自抗扰算法在四旋翼无人机控制中的应用，并通过附带的参考资料进一步探索和完善相关理论和技术。这项研究不仅推动了四旋翼无人机飞行控制技术的发展，也为未来无人机在多个领域中的应用开辟了新的可能性。