基于Android无人机地面站软件的设计与实现.pdf

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2018, 7(3), 89-96 Published Online August 2018 in Hans. http://www.hanspub.org/journal/airr https://doi.org/10.12677/airr.2018.73010 文章引用: 廖佳伟, 郭宝龙, 张琦. 无人机云操作系统[J]. 人工智能与机器人研究, 2018, 7(3): 89-96. DOI: 10.12677/airr.2018.73010 Unmanned Cloud Operating System Jiawei Liao, Baolong Guo*, Qi Zhang School of Aerospace Science & Technology, Xidian University, Xi'an Shaanxi Received: Jun. 1st, 2018; accepted: Jun. 20th, 2018; published: Jun. 27t

针对复杂航行环境下的无人水面艇系统,提出一种基于有限时间扰动观测器的无人水面艇精确航迹跟踪控制策略.该控制方法具有以下显著特点:能够精确补偿未知海洋干扰,可实现精确跟踪控制;相比传统的渐近收敛控制算法,有限时间稳定性确保跟踪控制系统具有更快的收敛速度和更强的扰动抑制能力;能够同时确保扰动观测误差和航迹跟踪误差在有限时间内精确收敛到零.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性和优越性.

现在市场行情下项目要做轻，尽可能做流量项目，不要碰产品，尽可能保持灵活，才能适应这个多变的市场，而无人直播具备所有这些特质，所以适合大家研究无人直播！ 视频大小：2.9G

对论文目标点控制进行复现 ​  基于目标点的编队控制：参考论文： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0005109815003234 MATLAB代码 详细内容见博客 https://blog.csdn.net/weixin_44346182/article/details/124536613?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124536613%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44346182%22%7D&ctrtid=ZUq0r ​

无人机应急图像分类数据集（火灾、洪水、地震、交通事故，每类500多张图像）.zip

对标准的强化学习进行改进，通过引入动机层，来引入先验知识，加快学习速度。策略迭代选择上，通过采用“同策略”迭代的Sarsa学习算法，代替传统的“异策略”Q学习算法。提出了基于多动机引导的Sarsa学习（MMSarsa）算法，分别和Q学习算法、Sarsa学习算法在坦克对战仿真问题上进行了三种算法的对比实验。实验结果表明，基于多动机引导的Sarsa学习算法收敛速度快且学习效率高。

无人值守基站智能监控新方案

无人值守基站智能监控方案

介绍了无人机地面控制系统的结构和功能。采用VC++和NI Measurement Studio开发套件设计了一套地面综合监控系统，讨论了该系统软件的构成、设计原理和工作流程，实现了飞行数据实时获取、飞行控制和导航控制指令在线发送、航迹规划及装订、地区位置查询及调图、飞行和导航参数显示、数据记录与回放显示等功能。飞行试验结果表明所设计的地面综合监控系统能够满足飞行任务要求，实时性高，操作方便，人机界面友好，具有很高的实用价值。