✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
个人主页：Matlab科研工作室
个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
内容介绍
无人机技术的发展已经成为了当今世界的热点话题，它的应用范围也越来越广泛。在无人机的应用中，轨迹跟踪技术是非常重要的一项技术。本文将介绍如何基于LQR实现无人机轨迹控制。
首先，我们需要了解什么是轨迹跟踪。轨迹跟踪是指无人机在飞行过程中，按照预定的轨迹进行飞行，并且能够自动调整飞行姿态和飞行速度，以保证无人机在预定轨迹上飞行。轨迹跟踪技术的目的是为了提高无人机的飞行精度和稳定性，使其能够完成更加复杂的任务。
在轨迹跟踪技术中，LQR是一种经典的控制算法。LQR全称为线性二次型调节器，是一种优化控制算法。它的基本思想是通过对系统状态和控制输入进行加权，使得系统的性能指标最小。在无人机轨迹控制中，LQR算法可以通过对无人机的状态进行加权，来实现对无人机的控制。
具体来说，LQR算法可以分为两个步骤：状态反馈和状态估计。在状态反馈中，LQR算法根据无人机当前的状态和目标轨迹之间的差距，来计算出控制输入。在状态估计中，LQR算法使用卡尔曼滤波器来估计无人机的状态，以便更好地进行状态反馈。
在实际应用中，LQR算法需要根据具体的无人机模型和任务要求进行调整。例如，在考虑无人机的动力学和控制限制时，需要对LQR算法进行扩展。此外，还需要考虑无人机飞行时的环境因素，如风速和气压等因素对无人机的影响。
总的来说，基于LQR实现无人机轨迹控制是一项非常重要的技术。它可以提高无人机的飞行精度和稳定性，使其能够完成更加复杂的任务。在实际应用中，需要根据具体的无人机模型和任务要求进行调整，以实现最佳的控制效果。
部分代码
function K=Func_Alpha_Pos(Xb,Yb,Xn,Yn)AngleY=Yn-Yb;AngleX=Xn-Xb;%***求Angle*******%if Xb==Xn if Yn>Yb K=pi/2; else K=3*pi/2; endelse if Yb==Yn if Xn>Xb K=0; else K=pi; end else K=atan(AngleY/AngleX); end end%****修正K,使之在0~360°之间*****% if (AngleY>0&&AngleX>0)%第一象限 K=K; elseif (AngleY>0&&AngleX<0)||(AngleY<0&&AngleX<0)%第二、三象限 K=K+pi; else if (AngleY<0&&AngleX>0)%第四象限 K=K+2*pi; else K=K; end endend
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 郑华清.基于运动捕捉系统的多旋翼无人机室内导航与控制研究[D].南京航空航天大学,2017.
[2] 苗晓霞.基于引导线的电缆隧道巡检无人机轨迹跟踪控制与实现[D].重庆大学,2019.
[3] 潘飞.球杆系统设计与仿真研究[D].华中科技大学[2023-12-18].DOI:10.7666/d.d090768.
部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
私信完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
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
5 无线传感器定位及布局方面
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
相关链接
您阅读本篇文章共花了：
发表评论