阵列雷达matlab仿真代码使用 Matlab 设计雷达系统 在 MATLAB 和 Simulink 环境中快速建模和仿真相控阵系统 在远距离提供准确的纵向位置和速度测量，但在远距离的横向精度有限 从近距离的单个目标生成多个检测，但将来自多个近距离目标的检测合并为远距离的单个检测 在远距离看到具有大雷达截面的车辆和其他目标，但对非金属物体（如行人）的检测性能有限 在项目中的职责： 创建一个关于如何设置雷达系统仿真的项目，该仿真包括一个发射器、一个带有目标的通道和一个接收器。 技能：MATLAB、DSP系统工具箱 创建跟踪器 创建一个 multiObjectTracker 来跟踪靠近自我车辆的车辆。 跟踪器使用 initSimDemoFilter 支持函数来初始化与位置和速度一起工作的恒速线性卡尔曼滤波器。 跟踪是在二维中完成的。 尽管传感器以 3D 形式返回测量值，但运动本身仅限于水平面，因此无需跟踪高度。 tracker = multiObjectTracker('FilterInitializationFcn', @initSimDemoFilter, ... 'Assignmen

此提交包括用于机器人操纵器轨迹生成和评估的教育 MATLAB 和 Simulink 示例。 所有示例均采用 7 自由度 Kinova Gen3 超轻型机器人操纵器： https ://www.kinovarobotics.com/en/products/robotic-arms/gen3-ultra-lightweight-robot 有Kinova Gen3预存的MATLAB刚体树模型； 但是，你可以从 Kinova Kortex GitHub 存储库访问 3D 模型描述： https : //github.com/Kinovarobotics/ros_kortex 有关机械手的 Robotics System Toolbox 功能的更多信息， 请参阅文档： https : //www.mathworks.com/help/robotics/manipulators.html

该工具箱提供用于机器人仿真和算法开发的实用程序。 这包括： - 机器人几何结构的 2D 运动学模型，例如差动驱动、三轮和四轮车辆，包括正向和反向运动学- 可配置的激光雷达、物体和机器人探测器模拟器- 占用地图中机器人车辆和传感器的可视化- MATLAB 和 Simulink 示例和文档

本文将介绍使用MATLAB和Simulink创建FPGA原型的最佳方法。这些最佳方法包括：在设计过程初期分析定点量化的效应并优化字长，产生更小、更高效的实现方案；利用自动HDL代码生成功能，更快生成FPGA原型；重用具有HDL协同仿真功能的系统级测试平台，采用系统级指标分析HDL实现方案；通过FPGA在环仿真加速验证

阀门控制的强化学习 版本2.1。 2021年3月10日：改进了文档，为希望将代码适应自己的工厂系统的新开发人员提供 Elsevier的MLWA（机器学习与应用程序）期刊的文档记录 该项目将DDPG用于非线性阀的“最佳”控制。 使用MATLAB R2019a和Simulink。 本文介绍了使用MATLAB的强化学习工具箱为非线性设备（例如阀门）创建“最佳”控制器的方法。 “分级学习”是一种简单的“指导”方法，它使人们可以更有效地训练代理。 该论文对研究过程中的学习进行了高度整理，并将观察结果与以前发表的文献相联系，以解决在使用DDPG和强化学习进行最佳控制时经常遇到的挑战。 虽然代码和纸张将Valve用作“工厂”，但这些方法和代码很容易适用于任何工业工厂。 请注意-分级学习是课程学习的最简单形式（以及面向应用/实践的形式）。 文档分为三个部分： 如何按原样运行MATLAB代码和Sim

此提交包含用于 MATLAB 和 Simulink Robotics Arena 视频、“设计机器人操纵器算法”和“控制机器人操纵器关节”的所有文件。 这些文件包括以下内容： - 一个 MATLAB 脚本，演示如何为机器人操纵器实现逆运动学算法- 使用配置空间和任务空间控制器的机器人操纵器扭矩控制 Simulink 模型- 机械手的 Simulink 模型使用导出的逆运动学算法来拾取物体并遵循轨迹- 操纵器的 Simulink 模型，使用逆运动学捕捉空中物体，演示可能的后续步骤和感知算法的集成运行脚本和模型所需的所有文件，包括 CAD 文件和 URDF 文件，要么包含在提交中，要么使用提供的启动脚本下载。 您必须安装命令行 Git 才能自动下载机器人描述文件。 为方便起见，本次提交中包含了 Simscape Multibody Multiphysics Library 和 Simscape

关于MIMO-OFDM的matlab和simulink仿

本入门指南提供了MATLAB和Simulink示例，RoboNation竞赛的参赛者可以使用它们来学习如何对自动驾驶汽车进行编程。 未来的迭代将展示如何设计算法并通过模拟实现基于模型的设计。 任何有兴趣在台式计算机上使用 MATLAB 和/或 Simulink 来控制他们的机器人平台或运行自动化视觉系统的人都会发现这很有用。 讨论的一些主题是： 部署方式- 直接在 PC 上运行 MATLAB 函数和 Simulink 模型- 将可执行文件部署到桌面视频和点云- 获取和观看视频- 从立体摄像头或激光雷达获取和查看点云数据沟通- 使用 UDP、TCP/IP、串行和 ROS 消息进行通信声学处理- 从 DAQ 获取数据以执行 TDOA 和其他声学处理移动机器人- 使用机器人系统工具箱执行路径规划和定位遥控- 为机器人系统提供 RC 手动控制要访问文档和示例，请在运行 .mltbx 文件进行安装后

使用MATLAB和Simulink 机构动态仿真实例PDF

1.在MATLAB中编写程序实现boc信号的调制 2.在simulink中实现boc信号的调制