内容:基于双轮差速运动学模型,建立预测模型并离散化,线性化,通过模型预测控制(mpc)实现双轮差速小车对给定轨迹的跟踪。 实现方式:matlab脚本函数(注意:非simulink方式)
2022-05-02 11:06:53 3KB matlab mpc 无人驾驶 轨迹跟踪
【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_扩展卡尔曼滤波在跟踪运动轨迹中的应用(matlab)_扩展卡尔曼滤波_运动轨迹跟踪 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
backstepping轨迹跟踪,路径跟踪.代码基于,http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-XDDJ200824040.htm,如需请自行查看
2022-04-20 19:17:29 3KB 轨迹跟踪 路径跟踪 backst
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基于模型预测控制设计的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题,资料包含matlab程序与详细的建模过程,研究车辆转向的同学可以作为参考。 车辆在地面运动的动力学过程是非常复杂的,为了尽量描述车辆运动,需要建立复杂的微分方程组,并用多个状态变量来描述其运动。用于模型预测控制的模型只要能够表现出车辆运动学与动力学约束,就可以使模型预测控制器实现预定控制目的。本文通过建立能够尽量准确反映车辆运动特性,并且有利于模型预测控制器设计的简化车辆运动学模型。在此基础上,对建立的模型进行验证。
2022-04-20 18:08:41 13.3MB matlab 自动驾驶 开发语言 人工智能
PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。
2022-04-19 19:59:15 1.59MB pid 路径跟踪 matlab
资源包含相关文献及对应的matlab仿真程序,仅供参考。 针对速度不可测的三自由度欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题,考虑船舶存在模型参数不确定项以及外界环境干扰未知情况,提出一种基于扩张观测器的欠驱动船舶轨迹跟踪低频学习自适应动态面输出反馈控制策略.该策略构造扩张观测器估计船舶速度向量,利用神经网络算法逼近模型参数不确定项,然后采用动态面控制技术避免对虚拟控制律直接求导,简化控制律计算过程,并引入低频增益学习技术消除外界扰动导致控制信号产生高频振荡,最后选取李雅普诺夫函数证明该控制律能够保证船舶跟踪闭环系统中所有误差信号一致最终有界.仿真结果表明,本文所设计控制器对船舶模型参数不确定项及外界环境干扰具有较强的鲁棒性,能够实现对船舶轨迹的有效跟踪.
2022-04-19 15:07:40 574KB stm32 arm 嵌入式硬件 单片机
资源包含相关参考文献及对应的matlab仿真程序,仅供参考。 针对欠驱动船舶的路径跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。其次,针对欠驱动船舶的轨迹跟踪问题,把设计的基于强化学习的迭代滑模控制器推广到两路控制,对跟踪轨迹的横向和纵向偏差分别进行迭代滑模控制器设计,控制器输出为控制舵角和柴油机转速,根据舵角和转速抖振实现参数调节,控制器的控制结构与路径跟踪控制类似。
2022-04-19 15:07:38 4.61MB 机器学习 深度学习 迭代学习
资源包含相关参考文献及对应的matlab仿真程序,仅供参考。 本文为解决欠驱动船舶路径跟踪控制问题,在船舶模型参数不确定和海洋环境扰动未知的情况下,提出了一种神经元自适应迭代滑模控制策略。相比较于路径跟踪控制,轨迹跟踪控制是指利用舵的转船力矩和螺旋桨的推进力使笛卡尔坐标系中的横向、纵向位置误差都镇定到零,期望轨迹是一个时间的函数,因此轨迹跟踪控制问题更不容易解决。在本章中,参考欠驱动船舶轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造二阶滑模面和四阶滑模面,结合Lyapunov稳定性条件构造思想,设计螺旋桨转速控制器和舵机舵角控制器;为进一步优化控制器参数,结合萤火虫算法与混沌算法,对控制器的主要参数值进 行寻优,设计了一种基于混沌萤火虫算法的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应迭代滑模控制 器。
2022-04-19 15:07:34 3.6MB 算法 matlab 控制
针对遭受未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶轨迹跟踪控制问题,设计一种带扰动观测器的自适应动态面滑模控制方法。该方法构造扰动观测器估计未知扰动,并对控制量进行前馈补偿,采用σ修正泄漏项的自适应律估计扰动观测误差的界以提高控制精度,结合动态面技术解决传统反演法的微分爆炸问题,并选取李雅普诺夫函数证明该控制器可保证闭环系统内所有信号的一致最终有界性。基于一艘供给船舶进行仿真试验,结果表明,所设计的控制器输出合理有效且跟踪精度高,在工程实际中具有一定的参考价值。
对于操纵性能与安全性能要求较高的船舶,如浮式采油-储油-卸油船、穿梭运输邮轮、补给船和半潜式钻井平台等,一般采用全驱动配置以实现其目标。在进行某些特定的工程作业如深海勘探、海底管道建设、供给和海上石油钻探等时,需要船舶精确地按照预定的航线航行,由于所航行的环境、船舶自身特性等,多耦合、强非线性的水面船舶不可避免地遭受环境干扰以及存在着动态不确定性,这使得水面船舶轨迹跟踪控制设计极具挑战性。因此,研究全驱动船舶轨迹跟踪控制问题具有重要的理论意义和实际工程价值。首先,针对遭受未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶的轨迹跟踪控制问题,提出带扰动观测器的自适应动态面滑模控制方法。该方法设计扰动观测器估计外部环境扰动并进行前馈补偿,采用自适应律估计扰动观测误差的界,提高控制精度,结合动态面技术构造控制器,避免微分爆炸。其次,针对存在模型不确定项和未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶的轨迹跟踪控制问题,提出基于非线性增益递归滑模的自适应动态面控制方法。该方法引入神经网络逼近模型不确定项,采用自适应律估计神经网络逼近误差与扰动总和的界,综合考虑船舶位置和速度误差之间关系设计递归滑模面,并应用一种非线性
2022-04-19 13:07:14 4.78MB 神经网络 人工智能 深度学习 机器学习