无人机的数值仿真matlab代码

时间: 2023-09-23 15:13:29 浏览: 94
以下是一个简单的无人机数值仿真的MATLAB代码示例,仅供参考: ``` % 无人机数值仿真 % 定义常数 g = 9.81; % 重力加速度 m = 1.2; % 无人机质量 b = 1; % 无人机空气阻力系数 k = 0.1; % 无人机升力系数 % 定义初始状态 x0 = 0; % 位置 y0 = 0; z0 = 0; vx0 = 10; % 速度 vy0 = 0; vz0 = 0; phi0 = 0; % 姿态 theta0 = 0; psi0 = 0; % 定义仿真时间和步长 t_end = 10; dt = 0.01; t = 0:dt:t_end; n = length(t); % 初始化状态向量 x = zeros(n,1); y = zeros(n,1); z = zeros(n,1); vx = zeros(n,1); vy = zeros(n,1); vz = zeros(n,1); phi = zeros(n,1); theta = zeros(n,1); psi = zeros(n,1); % 设置初始状态 x(1) = x0; y(1) = y0; z(1) = z0; vx(1) = vx0; vy(1) = vy0; vz(1) = vz0; phi(1) = phi0; theta(1) = theta0; psi(1) = psi0; % 循环仿真 for i=2:n % 计算加速度和角加速度 ax = -b/m*vx(i-1) + k/m*(sin(theta(i-1))*cos(psi(i-1))*sin(phi(i-1)) + cos(theta(i-1))*sin(psi(i-1))); ay = -b/m*vy(i-1) + k/m*(sin(theta(i-1))*sin(psi(i-1))*sin(phi(i-1)) - cos(theta(i-1))*cos(psi(i-1))); az = -g - b/m*vz(i-1) + k/m*(cos(theta(i-1))*sin(phi(i-1))); p = 0; q = 0; r = 0; % 计算速度、位置和姿态 vx(i) = vx(i-1) + ax*dt; vy(i) = vy(i-1) + ay*dt; vz(i) = vz(i-1) + az*dt; x(i) = x(i-1) + vx(i-1)*dt; y(i) = y(i-1) + vy(i-1)*dt; z(i) = z(i-1) + vz(i-1)*dt; phi(i) = phi(i-1) + p*dt; theta(i) = theta(i-1) + q*dt; psi(i) = psi(i-1) + r*dt; end % 绘制无人机轨迹 plot3(x,y,z); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); grid on; ``` 需要注意的是,这个示例代码只是一个简单的模型,实际的无人机数值仿真模型可能更复杂,需要考虑更多的因素和参数。

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1.版本:matlab2014/2019a/2021a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域: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,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面(单目标和多目标)** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究(TSP、TSPTW) 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究(vrp、VRPTW、CVRP) 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别(新能源、国内外、复杂环境下车牌) 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别(字母、数字、手写体、汉字、验证码) 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

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