智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

遗传算法（GA）是无人艇路径规划系统中的一种有效方法，为了克服该算法易陷入局部最优早熟和收敛速度慢等缺陷，在不增加算法复杂度的前提下，基于数据驱动线性动态交叉策略提出了一种能够在最短时间内自适应动态调整控制参数的改进遗传算法（LCPGA）。与传统的遗传算法相比，LCPGA增加了种群多样性，能更有效地避免陷入局部最优，并提高了路径规划的精度、稳健性和收敛速度。仿真实验和无人艇现场试验验证了该算法具有更优良的性能，该算法可为无人艇路径规划提供一定的应用价值。

【路径规划】基于人工势场的无人机编队协同路径规划matlab源码.zip

第四章 制动控制系统数学模型建立 40 mc A —主缸活塞面积。 其中 rsf F ， rsr F 分别由下式得出： 0 ( ) rsr rsfo rsr mcr mcf F F K x x   （4.27） 0r s f r s f o r s r m c f F F K x  （4.28） 式中： mcf x ， mcr x —前、后缸活塞位移量 0rsr F ， 0rsf F —前、后缸回位弹簧初始力 0rsr K ， 0rsf K —前、后缸回位弹簧系数 4.2.4 制动系统非线性模型 踏板机构将制动踏板力通过主缸前、后缸液压力输入给两个相对独立的制动管路再 分配到到汽车轮缸中从而控制四个车轮。其实，在普通的汽车制动控制过程中，制动力 和驱动力会间隔出现，制动系统比例阀不会产生作用，所以前、后制动轮缸所能得到的 制动液压力大体相同。在车辆制动系统的实际模型中，若采用主缸双液压管路回路模型， 它的模型精度虽然提高了，但却使仿真时的模型复杂化，导致系统处理周期随之延长， 这样会影响对系统控制的实时性，导致仿真很难完成。基于上述研究，本文选择了对制 动系统进行简化处理。 （1）液压制动系统中的液体体积不可压缩。 （2）制动主缸采用单缸模型。 （3）对于环境温度和湿度及车速变化对制动系统影响不作考虑。基于上述简化， 汽车制动系统数学模型主要包括制动机械踏板机构、真空助力器、主缸单缸模型。 制动主缸单杠模型： ( ) / m c o u t r s s f m c P F F F A   （4.29） out F —制动主缸推杆力 4.3 PID 参数整定 本文选择了齐格勒—尼柯尔斯 PID 参数整定方法，该方法是在系统数学模型确定后

针对无人机辅助采集无线传感器网络数据时各节点数据产生速率随机和汇聚节点状态不一致的场景，提出基于Q学习的非连续无人机轨迹规划算法Q-TDUD，以提高无人机能量效率和数据采集效率。基于各节点在周期内数据产生速率的随机性建立汇聚节点的汇聚延时模型，应用强化学习中的Q学习算法将各汇聚节点的延迟时间和采集链路的上行传输速率归一化到奖励函数中，通过迭代计算得到最佳非连续无人机飞行轨迹。实验结果表明，与TSP- conTInues TSP、NJS- conTInues和NJS算法相比，Q-TDUD算法能够缩短无人机的任务完成时间，提高无人机能效和数据采集效率。

无名创新飞控开源地面站——NGroundStation 一、地面站开源初衷与下载链接: 无名创新飞控开源飞控地面站是无名小哥为广大自研飞控开发者、电子发烧友们专门开发的一款多功能上位机软件，地面站功能涵盖:飞控状态显示、数据波形、参数调试、虚拟遥控器、飞控传感器校准串口助手常用等，开发此款地面站的初衷是方便大家高效学习与调试。 初学者在学习无人机飞控相关算法选择地面站时，个人小众开发者设计的地面站，在功能和性能上各有优缺点，无法兼容常用功能，而针对APM/PX4的开源地面站MP与QGC功能复杂，很多冗余的功能用不上，开发者需要自行移植并裁剪Mavlink协议来适配自己的飞控，导致开发者往往为选择一款合适的地面站而发愁，为兼容不同家地面站需要花一定功夫。 考虑到目前国内没有一家开源飞控地面站软件代码开源出来给大家学习，为了做到初学者也能简单高效的开发出满足自己需要的地面站软件，无名小哥选择采用QT开发平台，基于C++图形用户界面开发了此地面站软件，整个工程代码框架清晰，每个功能模块单独封装，注释详尽，使得有一定编程经验的初学者能对整个地面站软件运行逻辑一目了然，并能基于我们开源的地面站软件进行二次开发，后续会上线更多功能，地面站软件持续更新，欢迎大家公测，只要您是为了整个开源生态的建设，批评指正，拍砖打脸没关系。下面来依次介绍本地面站功能。 无名地面站下载:http://www.nameless.tech/download.html https://download.csdn.net/download/u011992534/12263480 开源地面站NGroundStation使用教程:https://www.bilibili.com/video/BV1JE411c7vU?from=search&seid=4801164549946953127 无名创新开源地面站交流QQ群:465082224、540707961 无名地面站开源代码下载链接在文末 二、开源地面站的使用 2.1、主界面介绍与串口配置 无名创新地面站发布采用免安装的方式，用户在官方下载地面站后，直接解压后点击NGroundStation.exe运行即可，同路径文件夹下后缀为.dll依赖库文件不得随意删除，否则点击运行时，会报缺少xxx.dll文件。 用户打开地面站后进入如下主界面，导航栏有无名创新团队介绍与软件使用帮助，主界面有各个功能模块。首先第一步先点击配置串口: 点击后软件会自动搜索当前电脑可用的串口设备（USB转TTL设备、USB虚拟串口VCP、RS232/485等）,若系统上没有可用设备时，软件会提示界面如下，此时请检查您的电脑有相关串口外设设备或者查看设备管理器是否有对应外设驱动。 软件会自动搜索当前可用串口设备，搜索出的串口号为对应外设的设备号，当存在多个串口设备时，需要自行勾选需要连接的串口。常用波特率可以通过波特率设置行下拉选择，同时若需要调试其它非常规设备，也支持手动输入任意波特率，手动输入时输入完毕后请点击电脑回车键进行输入确认，不点击回车键直接退出为无效输入。设置好串口设备后，退出设置界面。在主界面点击打开串口后地面站解析数据即开始工作。 飞控状态、数据波形、参数调试、虚拟遥控、飞控校准功能都是建立在地面站正常解析飞控数据的前提下，故当上述功能界面不能正常使用时，请回头检查串口配置和串口是否已经打开/占用。 2.2、飞控状态显示 飞控状态显示界面分飞控基本状态、罗盘与速度、航姿仪表、IMU数据、遥控器数据、观测传感器数据、姿态角度曲线等模块。用户可以通过地面站实时可视化观察无人机的常用状态。用户可以根据状态提示来了解无人机的各个参数。 2.3、数据波形显示 数据波形显示界面可以动态观察无人机关键状态的数据波形曲线，如分析各个传感器数据、姿态数据、惯导数据、控制指令等数据，在自己研究对比飞控算法性能、滤波器参数整定、突发故障异常分析过程中非常实用。无名创新地面站预留了6组用户数据通道可以供客户自行发送数据。数据波形支持导入\导出，文件名为电脑系统时间精确到S，导出的csv格式数据可以很方便的用数值处理软件如Matlab、Origin等做后续数据处理分析。 2.4、参数调试 自研飞控开发者在学习过程中需要对结合不同的动力装对飞控PID参数进行调整，来确保无人机拥有稳定的飞行性能，关键参数为姿态内环—角速度环参数，主要工作是对角速度环PID参数进行整定，主PD，辅积分参数I。参数调试界面后，各个参数框中均为0，先点击读取参数，地面站会发送获取参数指令给飞控，地面站获取到飞控发上来的参数后会刷新UI界面显示当前飞控内部参数，需要调整参数时，手动在对应参数框中输入设定参数，点击写入参数后，飞控即保存参数于FLASH/EEPROM中，下次上电飞

具有深度强化学习的粗到精细无人机目标跟踪

讲述了成为自动驾驶工程师需要哪些技术。 以及一下资料的获取方式： 涵盖感知，规划和控制，ADAS，传感器； 1. apollo相关的技术教程和文档； 2. adas（高级辅助驾驶）算法设计（例如AEB,ACC,LKA等） 3. 自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4. 自动驾驶专项课程（可能是目前最好的自动教师教程），是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程，应该是目前为止非常火非常好的教程了，包含视频，ppt，论文以及代码 5. 国家权威机构发布的adas标准，这是adas相关算法系统的标准，也是开发手册。 6. 规划控制相关的算法论文介绍 7. 等等总共3G多的资料

2017A无人机在抢险救灾中的优化运用 相关资料