该数据集包括撞击我们星球的45,000多颗陨石的位置，质量，组成和下降年份。数据集可用于研究：观测到的陨石的地理分布与发现的陨石有何不同？落到地球上的陨石类别是否存在地理差异或随时间变化的差异？ meteorite-landings.csv

为真实反映飞机起飞着陆的滑跑过程,记录了某型飞机的速度、加速度传感器现场数据,建立了飞机起飞着陆滑跑过程的微分方程并进行了解算;基于飞机滑跑过程的微分方程采用Simulink对飞机起降性能进行建模和仿真,记录数据、理论结果和仿真结果三者对比验证了所建立的仿真模型是有效的。基于该模型对该飞机滑跑过程进行仿真分析,结果表明起飞和不放阻力伞着陆过程可近似为匀加速直线运动过程,放阻力伞着陆过程则比较复杂。最后,研究3个主要参数对滑跑距离的影响,结果表明滑跑距离与机场海拔和风速呈近似线性关系,与迎角呈非线性关系且在

根据各飞行阶段进行飞行轨迹仿真包括起飞、巡航、下降着陆。

分析了飞机使用双信标着陆系统、仪表着陆系统和雷达引导着陆系统实现进场着陆时，实际航线相对于规定航线的误差，在此基础上提出了机场净空要求的建议值。

基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码，具有超详细的注释，已经在诸多项目中得到了实际应用。主要包含2个文件：（1）dqn.py，实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等；（2）runner.py，使用dqn.py中的智能体与环境进行交互与学习，并最终学会仿真月球车着陆游戏。

2006着陆阶段，在强风情况下，飞行包线的拓展

火箭着陆器OpenAI环境 这是一款以SpaceX的Falcon 9第一阶段火箭为模型的垂直火箭着陆模拟器。 该仿真是在Python 3.5中开发的，并且是使用编写。 Box2D是首选的物理引擎，其环境类似于 。 是正在运行的模拟器的视频。 代码用于： 比例积分控制（PID） 深度确定性策略梯度（DDPG） 现代预测控制（MPC） 也可用，但不能一概而论。 其他可用的示例代码： 进化策略（ES） 函数近似Q学习（FA Q学习） 线性二次调节器（LQR） 该项目的主要贡献是环境，其中包括用于控制器的其他脚本，以供上下文和一般参考。 在environments存在用于仿真的代码。 入门 下载仓库。 火箭着陆器可能是分叉的，并作为单独的包装提供，最终可以使用pip安装。 先决条件 运行项目所需的库列表：（某些库，例如cvxpy需要其他先决条件）。 Windows用户访问[Wi

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月球软着陆自主导航，可用于已解决行星的软着陆以及轨道问题，知道与控制问题