基于Matlab实现自主四轴飞行器 (UAV) 的模型预测控制
  sighgy4X1iDp 2023年11月02日 42 0

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🔥 内容介绍


自主四轴飞行器(UAV)的模型预测控制

随着科技的不断发展,无人机(UAV)的应用越来越广泛。无人机的出现为许多领域带来了巨大的改变和便利,例如农业、物流、环境监测等。然而,无人机的飞行控制一直是一个具有挑战性的问题。为了实现无人机的精确控制,模型预测控制(MPC)成为一种被广泛应用的控制策略。

模型预测控制是一种基于数学模型的控制方法,它通过预测系统的未来行为来生成控制信号。与传统的控制方法相比,模型预测控制具有更好的鲁棒性和适应性。它能够处理系统的非线性、时变性和约束条件,并且能够在有限的时间内生成最优的控制策略。

在无人机的控制中,模型预测控制可以通过建立无人机的动力学模型来实现。通过对无人机的运动学和动力学进行建模,我们可以得到无人机的状态空间方程。然后,通过在有限的时间内优化控制信号,我们可以实现对无人机的精确控制。

模型预测控制在无人机的控制中有着广泛的应用。例如,在无人机的自主飞行中,模型预测控制可以通过预测无人机的未来位置和姿态来生成相应的控制信号,从而实现无人机的自主导航。此外,模型预测控制还可以用于无人机的轨迹跟踪、避障和姿态控制等方面。

然而,模型预测控制也存在一些挑战和限制。首先,建立准确的无人机动力学模型是一个复杂且耗时的过程。其次,模型预测控制需要大量的计算资源来进行优化。此外,模型预测控制对传感器数据的准确性和实时性要求较高。

为了克服这些挑战,研究人员正在不断努力改进模型预测控制算法。他们致力于提高无人机动力学模型的准确性,并开发高效的优化算法来降低计算复杂度。此外,他们还研究了如何利用传感器数据进行状态估计和预测,以提高模型预测控制的性能。

总结起来,模型预测控制是一种被广泛应用于无人机控制的控制策略。它通过预测系统的未来行为来生成控制信号,从而实现对无人机的精确控制。尽管存在一些挑战和限制,但通过不断的研究和改进,模型预测控制将在未来继续发挥重要作用,并为无人机的发展带来更多的机遇和挑战。

📣 部分代码

function [Phi_Phi,Phi_F,Phi_R,A_e,B_e,C_e,Phi_D,F,Phi] = mpcgain_mimo(A,B,H,Nc,Np,D)

global data

[m1,n1]=size(H);
[nb,n_in]=size(B);
[nd,nd_in]=size(D);
[y1 y2]=size(H*B);
[q,q1]=size(A);
A_e=zeros(q+m1,q+m1);
A_e(1:q,1:q)=A;
A_e(q+1:q+m1,1:n1)=H*A;
A_e(q+1:m1+q,q+1:q+m1)=eye(m1);

% B_e(1:nb,1:n_in)=B
B_e=B;
B_e(nb+1:nb+y1,1:y2)=H*B;

[y1 y2]=size(H*D);
D_e=D;
D_e(nd+1:nd+y1,1:y2)=H*D;

C_e=zeros(m1,n1);
C_e(1:m1,n1+1:n1+m1)=eye(m1);


[x1,x2]=size(C_e*A_e);
for kk=1:Np
    nn=kk-1;
F(x1*nn+1:x1*nn+x1,1:x2)=C_e*A_e^kk;
end
[x3,x4]=size(C_e*B_e);
for i=1:Nc
    mm=i-1;
    for j=1:Np
        nn=j-1;
        if j<i
         Phi(x3*nn+1:x3*nn+x3,x4*mm+1:x4*mm+x4)=zeros(x3,x4);
        else
          Phi(x3*nn+1:x3*nn+x3,x4*mm+1:x4*mm+x4)=C_e*A_e^(j-i)*B_e;
        end
    end
end

[x3,x4]=size(C_e*D_e);
for i=1:Nc
    mm=i-1;
    for j=1:Np
        nn=j-1;
        if j<i
         Phi_d(x3*nn+1:x3*nn+x3,x4*mm+1:x4*mm+x4)=zeros(x3,x4);
        else
          Phi_d(x3*nn+1:x3*nn+x3,x4*mm+1:x4*mm+x4)=C_e*A_e^(j-i)*D_e;
        end
    end
end

[n,m]=size(C_e);
% W=[eye(m) zeros(m,Nc)];
% BarRs=eye(n,m+n);%[0 1 0 1 0 1 0 1]';%ones(Np*2,1);%1
[x1,x2]=size(Phi);
Phi_Phi= Phi'*Phi;
Phi_F= Phi'*F;
Phi_D= Phi'*Phi_d;
[x1,x2]=size(Phi_F);
Phi_R=Phi_F(1:x1,x2-m1+1:x2);
[x1,x2]=size(Phi_D);
Phi_D=10*Phi_D(:,1);
% Phi_D=Phi_D(1:x1,x2-m1+1:x2);
end

⛳️ 运行结果

基于Matlab实现自主四轴飞行器 (UAV) 的模型预测控制_路径规划

基于Matlab实现自主四轴飞行器 (UAV) 的模型预测控制_模型预测_02

基于Matlab实现自主四轴飞行器 (UAV) 的模型预测控制_路径规划_03

🔗 参考文献

[1] 徐航.基于预测控制的四轴飞行控制器设计与实现[D].西安电子科技大学,2017.

[2] 付佳贺.小型四轴飞行器自主飞行控制系统的设计与实现[D].电子科技大学[2023-10-12].

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

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传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合




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最后一次编辑于 2023年11月08日 0

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