6自由度机器人自干涉检测完整代码

   要用模型预测控制（MPC）做算法的对比实验，发现写纯.m文件有点麻烦，毕竟我不深入原理，于是用MATLAB/SIMULINK自带的MPC controller模块，真是太节省时间了。MPC需4个模块：被控对象的数学模型、预测模型、优化算法以及矫正反馈。使用自带的MPC control模块的话，只需要知道被控对象的数学模型就行了。下面用一个实例进行演示。 matlab程序（含simulink和.m程序），完整运行

本研究聚焦于基于分布式模型预测控制（DMPC）的多固定翼无人机（UAV）共识控制策略。文章详细介绍了如何通过DMPC实现多架无人机之间的信息共享、协调和决策制定，以达到协同飞行的目的。研究内容包括无人机的环境感知、信息交流机制以及飞行策略和路径规划的共同制定。该研究适用于无人机控制领域的专业人士、学者以及对无人机协同飞行感兴趣的爱好者。使用场景涵盖无人机搜索、监视、巡航等协同任务。目标是提升多无人机系统在执行复杂任务时的效率和安全性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 无人机 协同飞行

一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法，该算法能够有效地协调三辆车的行驶，以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案，以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶

foc滑膜观测器(SMO+PLL)matlab模型,仿真里面是直接0速闭环启动的效果，当然这是仿真，应用到硬件肯定要加开环启动，目前已经在M4的硬件中实现了，效果还不错，现在出这个模型，matlab 的版本是2021b 该段话涉及到以下foc滑膜观测器、SMO+PLL模型、Matlab仿真、闭环启动、开环启动、M4硬件、Matlab 2021b版本。 重述：在Matlab 2021b版本中，我们设计了一种基于SMO+PLL模型的foc滑膜观测器。在仿真中，我们直接使用0速闭环启动的方法演示了其效果。当然，这只是在仿真环境下的结果。在实际应用中，我们必须采用开环启动的方式，并且已经在M4硬件平台上成功实现了这一目标。该方法的效果还不错。 1. FOC滑膜观测器：FOC（Field Oriented Control）是一种矢量控制方法，用于驱动永磁同步电机。滑膜观测器是FOC算法中用于估计电机状态的一种技术手段。 2. SMO+PLL模型：SMO（Sliding-Mode Observer）与PLL（Phase-Locked Loop）是控制系统中常用的估计器和锁相环模型。结合使用

该模型采用模型预测控制方法（MPC），实现道路场景的轨迹跟踪，实现实时跟踪并达到预设轨迹

风光互补太阳能光伏仿真Matlab模型，亲自搭建并实现仿真。

直流微电网中，我们不能直接引入负载，需要一定的电力电子电路才能将相应的负载接入，它们等价于是在直流微电网中接入的设备。 本模型为直流负载DC/DC BUCK电路。

以单相光伏发电并网系统为研究对象，针对光伏发电并网技术，在Matlab/Simulink中进行了光伏电池的建模，并深入分析了光伏发电最大功率点跟踪技术和逆变器并网控制技术。

Smith预估控制实验的Simulink模型，可根据Scope调试PID参数。