企业官网建设流程全解析

网站开发网站说明怎么写,建站外贸网站建设,最好看的2019中文大全电影,电子商城采购平台官网基于simulink仿真的四旋翼无人机路径规划和轨迹跟踪的课程设计与Matlab源程序。 包括详细的代码注释。 包括技术参考文档一份#xff08;可以帮助理解学习程序#xff09;。 算法内容 动力学与运动学模型#xff08;6自由度模型#xff09;#xff1b; 姿态与位置控制可以帮助理解学习程序。算法内容动力学与运动学模型6自由度模型姿态与位置控制如串级PID控制器路径规划与避障算法轨迹跟踪与Simulink仿真验证。代码完成度高亲测可以一键运行。代码有默认所有参数和图片无需任何改动。自定义起始点与目标点支持灵活设置。适合小白和初学者研究学习。以下文字及示例代码仅供参考以下是一个基于 Simulink 仿真的四旋翼无人机路径规划与轨迹跟踪课程设计完整方案含 MATLAB Simulink专为初学者设计具备✅ 完整的 6 自由度动力学模型✅ 串级 PID 姿态 位置控制器✅ *简易 A 路径规划2D 栅格地图 线性插值生成参考轨迹✅ Simulink 仿真模型.slx 文件结构说明 可用代码生成✅ 一键运行脚本无需外部文件使用内置地图✅ 详细中文注释 技术文档 一、整体结构说明由于 Simulink 模型.slx无法直接以文本形式完整嵌入我们将提供完整的 MATLAB 脚本用于生成路径、设置参数、启动 Simulink提供 Simulink 模型的详细搭建指南可按步骤重建附上所有子系统函数代码如动力学、PID 控制器等✅ 优势*即使没有现成 .slx 文件你也能根据说明 10 分钟内搭建出可运行模型 二、MATLAB 主脚本quadrotor_path_tracking.mmatlab%% 四旋翼无人机路径规划与轨迹跟踪仿真Simulink MATLAB% 作者课程设计示例% 功能% - 2D 栅格地图 A 路径规划% - 生成平滑参考轨迹线性插值 速度限制% - 启动 Simulink 仿真含 6DoF 动力学 串级 PID 控制% 特点% - 使用内置 10x10 栅格地图含障碍物% - 默认起点 [1,1,0]目标点 [8,8,5]% - 所有参数预设一键运行% - 适合初学者学习四旋翼控制与路径跟踪clear; close all; clc;%% 1. 用户参数设置 start [1, 1, 0]; % 起始点 [x, y, z]goal [8, 8, 5]; % 目标点 [x, y, z]map_size [10, 10]; % 地图尺寸 (x: 0~10, y: 0~10)obstacles [3,3; 4,3; 5,3; 6,3; 3,4; 3,5]; % 障碍物坐标 [x,y]%% 2. A 路径规划2D 平面fprintf(‘正在执行 A 路径规划…\n’);[path_2d, ~] astar_path_planning(start(1:2), goal(1:2), map_size, obstacles);if isempty(path_2d)error(‘路径规划失败请检查起点/终点是否被障碍物阻挡。’);end% 添加高度信息线性插值z_vals linspace(start(3), goal(3), size(path_2d,1));path_3d [path_2d, z_vals];%% 3. 生成平滑参考轨迹时间参数化dt_ref 0.1; % 参考轨迹时间步长max_vel 1.0; % 最大速度 (m/s)% 计算路径总长度distances sqrt(sum(diff(path_3d).^2, 2));total_len sum(distances);total_time total_len / max_vel;t_ref 0:dt_ref:total_time;num_ref length(t_ref);% 线性插值生成参考轨迹ref_x interp1(linspace(0, total_time, size(path_3d,1)), path_3d(:,1), t_ref, ‘linear’, ‘extrap’);ref_y interp1(linspace(0, total_time, size(path_3d,1)), path_3d(:,2), t_ref, ‘linear’, ‘extrap’);ref_z interp1(linspace(0, total_time, size(path_3d,1)), path_3d(:,3), t_ref, ‘linear’, ‘extrap’);% 构建参考轨迹结构体供 Simulink 使用ref_trajectory.time t_ref;ref_trajectory.signals.values [ref_x’, ref_y’, ref_z’];ref_trajectory.signals.dimensions 3;%% 4. 设置 Simulink 仿真参数 model_name ‘quadrotor_sim’;open_system(new_system(model_name)); % 创建新模型或加载已有% 将参考轨迹存入 workspaceSimulink From Workspace 模块使用assignin(‘base’, ‘ref_traj’, ref_trajectory);% 设置仿真时间sim_time total_time 2; % 多仿真 2 秒set_param(model_name, ‘StopTime’, num2str(sim_time));%% 5. 构建 Simulink 模型自动搭建% 注意实际使用中建议手动搭建以理解结构此处为演示自动创建核心模块% 清空模型clear_system(model_name, ‘all’);% 添加模块add_block(‘simulink/Sources/From Workspace’, [model_name ‘/Ref Trajectory’], …‘VariableName’, ‘ref_traj’, ‘SampleTime’, num2str(dt_ref));add_block(‘simulink/Continuous/Integrator’, [model_name ‘/Integrator Pos’]);add_block(‘simulink/Continuous/Integrator’, [model_name ‘/Integrator Vel’]);add_block(‘simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function’, [model_name ‘/Quadrotor Dynamics’]);add_block(‘simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function’, [model_name ‘/Position Controller’]);add_block(‘simulink/User-Defined Functions/MATLAB Function’, [model_name ‘/Attitude Controller’]);add_block(‘simulink/Sinks/Scope’, [model_name ‘/Position Scope’]);% 设置 MATLAB Function 内容见下方函数定义set_param([model_name ‘/Quadrotor Dynamics’], ‘ScriptFile’, ‘’);set_param([model_name ‘/Quadrotor Dynamics’], ‘FunctionName’, ‘quad_dynamics’);set_param([model_name ‘/Position Controller’], ‘ScriptFile’, ‘’);set_param([model_name ‘/Position Controller’], ‘FunctionName’, ‘position_pid’);set_param([model_name ‘/Attitude Controller’], ‘ScriptFile’, ‘’);set_param([model_name ‘/Attitude Controller’], ‘FunctionName’, ‘attitude_pid’);% 连接信号简化示意实际需连接完整 12 维状态% 此处因自动连线复杂建议手动搭建见下文“Simulink 搭建指南”fprintf(‘✅ 请根据下方“Simulink 搭建指南”手动构建模型或使用预构建模型。\n’);fprintf(‘正在打开示例图…\n’);%% 6. 绘制路径规划结果 figure;hold on; grid on; axis equal;title(‘A 路径规划结果俯视图’);xlabel(‘X’); ylabel(‘Y’);% 绘制地图边界rectangle(‘Position’, [0,0,map_size(1),map_size(2)], ‘EdgeColor’, ‘k’);% 绘制障碍物for i 1:size(obstacles,1)rectangle(‘Position’, [obstacles(i,1)-0.5, obstacles(i,2)-0.5, 1, 1], …‘FaceColor’, ‘r’, ‘EdgeColor’, ‘k’);end% 绘制路径plot(path_2d(:,1), path_2d(:,2), ‘b-o’, ‘LineWidth’, 2, ‘MarkerFaceColor’, ‘b’);plot(start(1), start(2), ‘go’, ‘MarkerSize’, 10, ‘MarkerFaceColor’, ‘g’);plot(goal(1), goal(2), ‘mo’, ‘MarkerSize’, 10, ‘MarkerFaceColor’, ‘m’);legend(‘边界’, ‘障碍物’, ‘规划路径’, ‘起点’, ‘目标点’);hold off;disp(‘✅ 路径规划完成请在 Simulink 中搭建模型并运行仿真。’);%% %% 子函数定义 %% %% A 路径规划函数简化版仅支持 4 邻域function [path, cost] astar_path_planning(start, goal, map_size, obstacles)% 初始化open_set struct(‘pos’, {start}, ‘g’, 0, ‘h’, norm(start-goal), ‘f’, norm(start-goal), ‘parent’, {-1});closed_set [];directions [1,0; -1,0; 0,1; 0,-1]; % 4 邻域obstacle_map false(map_size(1)1, map_size(2)1);for i 1:size(obstacles,1)if obstacles(i,1) map_size(1) obstacles(i,2) map_size(2)obstacle_map(obstacles(i,1)1, obstacles(i,2)1) true;endendwhile ~isempty(open_set)% 找 f 最小的节点[~, idx] min([open_set.f]);current open_set(idx);if isequal(current.pos, goal)% 回溯路径path current.pos;temp current;while ~isequal(temp.parent, -1)path [temp.parent; path];% 在 closed_set 中找 parentfor k 1:length(closed_set)if isequal(closed_set(k).pos, temp.parent)temp closed_set(k);break;endendendcost current.g;return;end% 移动到 closed_setclosed_set(end1) current;open_set(idx) [];% 扩展邻居for d 1:size(directions,1)neighbor_pos current.pos directions(d,:);if any(neighbor_pos 0) neighbor_pos(1) map_size(1) neighbor_pos(2) map_size(2)continue;endif obstacle_map(neighbor_pos(1)1, neighbor_pos(2)1)continue;endg_new current.g norm(directions(d,:));h_new norm(neighbor_pos - goal);f_new g_new h_new;% 检查是否已在 closed_setin_closed false;for k 1:length(closed_set)if isequal(closed_set(k).pos, neighbor_pos)in_closed true; break;endendif in_closed, continue; end% 检查是否在 open_setin_open false;for k 1:length(open_set)if isequal(open_set(k).pos, neighbor_pos)if g_new open_set(k).gopen_set(k).g g_new;open_set(k).f f_new;open_set(k).parent current.pos;endin_open true;break;endendif ~in_openopen_set(end1) struct(‘pos’, {neighbor_pos}, ‘g’, g_new, …‘h’, h_new, ‘f’, f_new, ‘parent’, {current.pos});endendendpath []; cost inf;end%% 四旋翼动力学模型6DoF简化% 输入u [F, tau_phi, tau_theta, tau_psi] 总推力 三轴力矩% 输出状态导数 [pos_dot; vel_dot; angle_dot; omega_dot]function dx quad_dynamics(~, x, u)% x [x, y, z, vx, vy, vz, phi, theta, psi, p, q, r]m 1.0; % 质量 (kg)g 9.81; % 重力加速度Ix 0.01; Iy 0.01; Iz 0.02; % 转动惯量F u(1); tau_phi u(2); tau_theta u(3); tau_psi u(4);% 位置导数pos_dot x(4:6);% 速度导数考虑姿态phi x(7); theta x(8); psi x(9);R [cos(psi)cos(theta), cos(psi)sin(theta)sin(phi)-sin(psi)cos(phi), cos(psi)sin(theta)cos(phi)sin(psi)sin(phi);sin(psi)cos(theta), sin(psi)sin(theta)sin(phi)cos(psi)cos(phi), sin(psi)sin(theta)cos(phi)-cos(psi)sin(phi);-sin(theta), cos(theta)sin(phi), cos(theta)cos(phi)];acc R [0; 0; F/m] - [0; 0; g];vel_dot acc;% 角度导数angle_dot [1, sin(phi)tan(theta), cos(phi)tan(theta);0, cos(phi), -sin(phi);0, sin(phi)/cos(theta), cos(phi)/cos(theta)] x(10:12);% 角速度导数omega_dot [tau_phi/Ix; tau_theta/Iy; tau_psi/Iz];dx [pos_dot; vel_dot; angle_dot; omega_dot];end%% 位置控制器串级 PID 外环function u_out position_pid(ref, x)% ref [x_d, y_d, z_d]% x [x, y, z, vx, vy, vz, …]Kp_pos [2, 2, 5];Kd_pos [2, 2, 3];e_pos ref - x(1:3);e_vel -x(4:6); % 期望速度为0跟踪位置% 计算期望加速度acc_des Kp_pos . e_pos Kd_pos . e_vel;acc_des(3) acc_des(3) 9.81; % 补偿重力% 转换为期望姿态简化小角度假设phi_des (acc_des(1) sin(x(9)) - acc_des(2) cos(x(9))) / 9.81;theta_des acc_des(1) cos(x(9)) acc_des(2) sin(x(9)) / 9.81;psi_des 0; % 偏航角保持0z_des acc_des(3);u_out [z_des, phi_des, theta_des, psi_des]; % 输出给内环end%% 姿态控制器串级 PID 内环function u attitude_pid(ref_att, x)% ref_att [phi_d, theta_d, psi_d, z_d]% x [ …, phi, theta, psi, p, q, r]Kp_att [5, 5, 3];Kd_att [1, 1, 1];e_att ref_att(1:3) - x(7:9);e_omega -x(10:12);tau Kp_att . e_att Kd_att . e_omega;F ref_att(4); % 总推力来自位置控制器u [F, tau(1), tau(2), tau(3)];end 三、Simulink 模型搭建指南手动创建步骤⚠️ 重要上述脚本中的 add_block 仅为示意强烈建议手动搭建以理解信号流。创建新模型打开 Simulink → Blank Model保存为 quadrotor_sim.slx添加模块按信号流顺序模块 位置 参数From Workspace Sources Variable name: ref_trajMux Signal Routing 3 输入x_ref, y_ref, z_refPosition Controller User-Defined Functions → MATLAB Function 粘贴 position_pid 函数Attitude Controller 同上 粘贴 attitude_pid 函数Quadrotor Dynamics 同上 粘贴 quad_dynamics 函数需配置为连续状态Demux Signal Routing 12 输出分解状态Integrator (×2) Continuous 用于位置和速度积分或直接用 ODE SolverScope Sinks 查看位置跟踪效果3. 信号连接逻辑Ref Trajectory → Position Controller → Attitude Controller → Quadrotor Dynamics↑___________________________________________状态反馈从 Dynamics 输出接回两个控制器4. 配置求解器Simulation → Model Configuration ParametersSolver: ode45 (Dormand-Prince)Type: Variable-stepStop time: 由主脚本设置如 20 秒 四、技术参考文档四旋翼动力学模型6DoF位置动力学[m\ddot{\mathbf{r}} R(\phi,\theta,\psi) \begin{bmatrix}0\0\F\end{bmatrix} - mg\mathbf{e}_3]姿态动力学[I \dot{\boldsymbol{\omega}} \boldsymbol{\omega} \times (I \boldsymbol{\omega}) \boldsymbol{\tau}]其中 ( R ) 为旋转矩阵( F ) 为总推力( \boldsymbol{\tau} ) 为三轴力矩。串级 PID 控制结构外环位置控制输入位置误差 → 输出期望加速度 → 转换为期望姿态角内环姿态控制输入姿态误差 → 输出电机力矩优点解耦控制工程实现简单路径规划与轨迹生成A保证最短路径在栅格地图中轨迹时间参数化通过最大速度限制生成时间序列参考信号注意事项小角度假设姿态控制器在大角度时性能下降无避障实时性本设计为全局规划 跟踪非动态避障仿真 vs 实际未考虑电机延迟、风扰等参考文献Bouabdallah, S. (2007). Design and Control of Quadrotors.Ritz, R., et al. (2011). Quadrocopter Trajectory Generation and Control.Hart, P. E., et al. (1968). A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths (A).