基于改进A*算法的多AGV路径规划及MATLAB仿真，解决冲突问题，输出路径和时空图,基于改进A*算法的多AGV路径规划在MATLAB仿真程序中的时间窗口规划和冲突避免：基于上下左右4个方向规划路径，输出路径图和时空图,基于改进A*算法的多AGV路径规划，MATLAB仿真程序，时间窗口规划，传统是8个方向，可以斜着规划路径，改进为上下左右4个方向，仿真避开冲突问题 ，输出路径图，时空图。 ,核心关键词：改进A*算法; 多AGV路径规划; MATLAB仿真程序; 时间窗口规划; 斜向路径规划; 上下左右方向规划; 避冲突; 输出路径图; 时空图。,改进A*算法下的四向AGV路径规划：MATLAB仿真时空优化避冲突路径图

内容概要：本文介绍了一种基于改进A*算法的多AGV路径规划方法及其MATLAB仿真。传统的A*算法允许八个方向的移动，而改进后的版本仅限于四个方向（上下左右），从而降低了规划时间和复杂度。此外，引入了时间窗口管理机制来避免AGV之间的冲突，确保路径规划的安全性和效率。仿真结果显示，在20x20的地图上运行五个AGV时，改进算法实现了零碰撞。文中详细展示了改进后的邻居生成代码、成本计算方式以及冲突检测函数的具体实现，并提供了路径图和时空图的可视化展示。 适合人群：对自动化物流系统、机器人导航、路径规划感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效、安全地进行多AGV路径规划的实际应用场景，如仓库管理和工业生产流水线。主要目标是减少路径规划的时间消耗，提高AGV的工作效率，避免车辆间的碰撞。 其他说明：作者提到MATLAB的全局变量在并行计算时可能存在不稳定的情况，建议将时间窗映射改为对象属性。未来计划探讨使用粒子群优化进一步提升路径规划的效果。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB和CoppeliaSim进行机械臂视觉引导轨迹跟踪的方法。首先，通过MATLAB对拍摄的轨迹图像进行预处理，包括灰度化、二值化、边缘检测等步骤，确保能够准确提取轨迹边缘点。接着，重点讲解了从像素坐标到机械臂坐标系的转换方法，特别是如何处理图像坐标系与机械臂坐标系之间的差异。最后，阐述了如何使用CoppeliaSim的远程API控制机械臂沿预定轨迹运动，包括建立连接、获取机械臂句柄以及设置运动参数等具体操作。文中还提到了一些实用技巧，如形态学闭运算填充断点、间隔采样防止抖动、使用多项式插值提高运动平滑度等。 适合人群：从事机器人研究、自动化控制领域的科研人员和技术爱好者，尤其是对视觉伺服系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要将视觉信息转化为机械臂运动指令的应用场合，如工业生产线上的精密装配任务、教育实验平台的教学演示等。主要目的是通过视觉引导实现机械臂精确复现指定轨迹，提高工作效率和准确性。 其他说明：文中提供了完整的代码示例，并分享了许多实践经验，有助于读者快速理解和应用相关技术。同时指出了一些常见问题及其解决方案，为初学者提供了宝贵的指导。

转速开环恒压频比控制交流异步电机调速系统仿真研究：基于Matlab Simulink与SVPWM控制的电压频率变化及转速波形分析,转速开环恒压频比控制交流异步电机调速系统仿真：基于Simulink的VVVF与SVPWM控制策略研究报告,转速开环恒压频比控制的交流异步电动机调速系统仿真Matlab simulink vvvf转速开环恒压频比控制的交流异步电动机调速系统仿真 v-f转速开环恒压频比控制的交流异步电动机调速系统仿真 异步电机转速闭环转差频率控制变压变频交流调速仿真，有svpwm控制 转速恒压频比交流变频调速系统Simulink仿真，可观察到电压频率的变比情况以及电动机的转速波形。 配有精美的报告说明。 ,核心关键词： 1. 交流异步电动机 2. 转速开环 3. 恒压频比控制 4. VVVF（Variable Voltage Variable Frequency） 5. Matlab simulink仿真 6. 调速系统 7. SVPWM控制 8. 电压频率变比 9. 电动机转速波形 10. 报告说明,基于Simulink的异步电机转速开环恒压频比调速系统仿真研究

使用 Mathieu 函数计算椭圆膜的模态函数和自然频率。 允许具有 Dirichlet 或 Neumann 边界条件的对称和反对称模式。 提供了模式形状的图形动画或等高线图。 命令 listfunctions 描述工作区内容，命令 open('MembranePaper.pdf') 显示描述数学公式的文档。 函数 runelip 是主要的驱动程序。 代码在 MATLAB 8.3 (R2014a) 下运行

全桥LLC仿真模型在MATLAB Simulink中的闭环设计与实现：一份可供初学者参考的设计报告,全桥LLC仿真模型在MATLAB Simulink中的闭环设计与实现：一份可供初学者参考的设计报告,全桥LLC仿真模型(MTALAB Similink)，闭环，设计报告，可供初学者参考。 打包发送 ,全桥LLC仿真模型; MTALAB Similink; 闭环设计; 设计报告; 初学者参考; 打包发送,全桥LLC仿真模型设计报告：闭环系统构建，初学者的参考指南 在现代电力电子领域，全桥LLC转换器由于其高效率、宽输入范围和高功率密度而被广泛应用。MATLAB Simulink作为一种强大的仿真工具，能够帮助工程师在设计转换器时更直观地理解电路行为，优化设计参数。本文档旨在为初学者提供一份关于如何在MATLAB Simulink环境下构建全桥LLC转换器闭环仿真模型的设计报告。 设计全桥LLC转换器的闭环仿真模型首先需要建立准确的数学模型。这包括对全桥电路拓扑的理解，以及对LLC谐振网络的理论分析。在MATLAB中，可以利用其强大的矩阵运算能力和内置函数来构建这些模型。模型中需要考虑的主要因素包括开关元件的特性、谐振电感和电容的参数、以及负载的变化等。 仿真模型的建立需要遵循一定的步骤。需要在Simulink中创建全桥LLC转换器的基础电路模型，这包括开关器件、谐振电容、谐振电感以及变压器等组件。接着，需要对这些组件进行参数化，以便于后续调整和优化。在搭建好基础电路后，需要设计闭环控制系统，这通常包括一个反馈回路来确保输出电压或电流的稳定性。常见的反馈控制策略有比例积分微分（PID）控制等。通过编写相应的MATLAB脚本，可以对仿真模型进行运行，观察系统在不同条件下的动态响应，并进行必要的调整。 在设计报告中，作者详细介绍了仿真模型的每一个部分，包括每个模块的功能和设计思路，以及如何进行参数设置和优化。此外，报告还提供了丰富的图表和数据，帮助读者更直观地理解模型的运行情况。对于初学者而言，这份报告不仅是一份设计指南，更是一份学习资源，使他们能够通过实际操作来加深对全桥LLC转换器的理解。 报告还强调了在仿真过程中需要注意的一些关键点，比如开关频率的选择、参数的匹配问题、以及死区时间的设置等。这些因素都会影响转换器的性能和效率。通过分析和优化这些参数，可以使设计更加接近实际应用场景。 这份设计报告为初学者提供了一个全面的学习平台，通过实例和步骤说明了如何在MATLAB Simulink中设计和实现全桥LLC转换器的闭环仿真模型。通过参考这份报告，初学者不仅能够理解全桥LLC转换器的工作原理和设计方法，还能够掌握在Simulink中进行电力电子设备仿真的基本技能。这对于他们未来在电力电子领域的研究和开发工作将大有裨益。

在当前科技领域，特别是卫星通信、导航与遥感领域，STK（Systems Tool Kit）作为一款专业的分析和可视化工具，被广泛应用于航天任务的规划与分析。MATLAB（Matrix Laboratory）是一款强大的数学计算软件，常用于数据处理、算法开发以及工程绘图等。将MATLAB与STK结合起来使用，可以通过MATLAB控制STK，实现对STK中场景的高级操作，这对于提高航天任务的自动化分析和仿真效率具有重大意义。 具体来说，MATLAB通过com端口连接STK进行操作，涉及到的核心知识点可以分为几个部分： 1. 对象创建：在STK中创建对象是进行任务仿真和分析的基础。对象可以是卫星、地面站、传感器等。通过MATLAB的脚本可以自动化创建这些对象，并设置它们的初始状态，如轨道参数、传感器指向、覆盖范围等。 2. 数据读取：在STK中，对象的状态和性能参数会被实时计算并记录。MATLAB脚本可以读取这些数据，进行后续的分析，例如计算覆盖时间、接收信号功率、路径损耗等。这对于评估航天任务的性能指标非常重要。 3. 对象修改：在仿真过程中，根据需要对已创建的对象进行修改也是常见操作。比如，需要调整卫星的轨道或者更改传感器的指向角度。MATLAB脚本允许用户以编程方式对这些参数进行调整，提高工作效率。 4. 覆盖性分析：覆盖性分析是评估卫星系统是否能够满足预定覆盖区域需求的重要环节。利用MATLAB通过com端口与STK交互，可以对特定区域的覆盖性进行自动化分析，输出覆盖报告。 压缩包中的文件名称列表显示了具体的MATLAB脚本文件，这些脚本文件是用于实现上述功能的。例如： - AdjustSensor.m：该脚本可能包含了调整STK中传感器参数的代码，如指向、视场等。 - Example_2.m：可能是一个示例脚本，用于演示如何使用MATLAB与STK交互。 - PropSat.m：可能包含有关轨道卫星传播的计算。 - GetObjRV.m：可能用于获取对象的轨道参数或相对位置信息。 - CreateSce.m、CreateSat.m、SaveSce.m：这些脚本可能分别用于创建新场景、创建卫星对象以及保存场景配置。 - CreateArea.m、CreateFac.m：这些脚本可能用于在STK中创建特定区域和设施对象。 - StartSTK.m：可能是启动STK软件，并建立与MATLAB通信的脚本。 通过这些脚本，工程师和技术人员能够更加高效地运用STK进行复杂的仿真分析任务，同时也能够将STK的强大功能与MATLAB的高级计算能力有机结合起来，以应对更为复杂的航天任务分析需求。 MATLAB与STK的互联利用了两种软件各自的优势，实现了从自动化任务规划到性能分析的无缝衔接，极大地提升了仿真工作的效率和精确性。这一技术的应用，不仅促进了航天任务分析的自动化和智能化，也为相关领域的研究与开发提供了强有力的技术支持。

基于MATLAB的rokae-xmate机械手动态参数识别代码，包括激励轨迹优化、LSM方法和动态方程的N-E公式。_Dynamic parameter identification code for rokae xmate manipulator based on MATLAB, including excitation trajectory optimization, LSM method, and N-E formulation of dynamic equation..zip

Comsol光子晶体仿真研究：连续域束缚态的远场偏振计算与Q值能带分析，含k空间模拟及Matlab脚本实现与文献探讨,Comsol光子晶体仿真研究：连续域束缚态的远场偏振计算与Q值能带分析，含k空间模拟及Matlab脚本实现与文献探讨,comsol光子晶体连续域束缚态 远场偏振计算 含k空间 能带 Q值 远场偏振仿真模型和matlab脚本，及相关文献。 comsol光学仿真 ,comsol;光子晶体;连续域束缚态;远场偏振计算;k空间;能带;Q值;仿真模型;matlab脚本;文献,COMSOL光子晶体仿真：连续域束缚态与远场偏振计算

标题 "Progress-Optimal-Lane-Tracking-and-obstacle-avoidance-via-MPC" 提到的是一个使用模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）来实现最佳车道追踪和避障的技术。这一技术主要应用于自动驾驶系统，确保车辆在行驶过程中能够准确地沿着预定的车道线行驶，并且能有效规避道路上的障碍物。 描述中提到，该方法结合了模型预测控制与轮廓控制。模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于系统模型对未来的一段时间进行预测，然后优化一系列控制决策，以达到期望的性能指标。在这种情况下，系统模型可能包括车辆的动力学模型，如车辆的位置、速度、转向角等状态的动态关系。 轮廓控制则涉及到如何使车辆按照设定的路径，即车道线，进行精确的轨迹跟踪。这通常需要对车辆的横向和纵向运动进行精确控制，以确保其始终保持在车道中央或按照预定的曲线行驶。 在实际应用中，MPC首先会对车辆的未来状态进行多次预测，考虑到各种可能的行驶条件和障碍物的存在。接着，它会根据这些预测结果，计算出一系列的控制输入，如转向角和加速度，以最小化偏离车道线的误差并避免与障碍物发生碰撞。这个过程是一个优化问题，通常通过高效的优化算法来求解。 标签 "MATLAB" 暗示了这个项目可能是用MATLAB语言进行开发的。MATLAB是一种广泛用于数学计算、数据分析和算法开发的环境，尤其适合进行控制系统的设计和仿真。在这里，它可能被用来建立车辆动力学模型，编写MPC算法，以及进行系统性能的模拟测试。 压缩包中的文件名 "Progress-Optimal-Lane-Tracking-and-obstacle-avoidance-via-MPC-master" 表明这是一个完整的项目源代码库，可能包含了MATLAB代码、数据文件、配置文件等。用户可能需要下载这个压缩包，解压后在MATLAB环境中运行代码，以观察或进一步改进这个车道追踪和避障系统。 这个项目涉及了自动驾驶领域的核心问题——精确的轨迹跟踪和安全的障碍物避让，利用了模型预测控制这一高级控制策略，以及MATLAB作为实现工具。对于想要深入理解自动驾驶系统或者研究MPC算法的学者和工程师来说，这是一个非常有价值的研究资源。