轨迹清洗的Matlab代码

以下是一个简单的Matlab代码，用于轨迹清洗：

function cleaned_traj = trajectory_cleaning(traj, threshold)
% traj: 输入的轨迹数据，每行为一个样本点，第一列为横坐标，第二列为纵坐标
% threshold: 阈值，用于判断样本点是否为噪声点

% 计算相邻两个样本点之间的距离
distances = sqrt(sum(diff(traj(:,1:2)).^2,2));

% 将距离小于阈值的样本点视为噪声点，并将其从轨迹中删除
cleaned_traj = traj([true; distances > threshold],:);
end

使用方法：

1. 将轨迹数据存储在一个N×2的矩阵中，每行为一个样本点，第一列为横坐标，第二列为纵坐标；
2. 调用 `trajectory_cleaning` 函数，输入轨迹数据和阈值，函数将返回清洗后的轨迹数据。

相关问题

mpc轨迹跟踪matlab代码

MPC(模型预测控制)是一种优化控制算法，它通过对未来时间内系统行为进行模拟预测，从而选择当前控制策略。MPC在工业生产过程中，特别是在过程控制系统中被广泛使用。

对于MPC轨迹跟踪，主要将系统的状态与参考轨迹进行比较，以生成最优控制策略，使系统沿着参考轨迹运动。这需要MPC算法从当前系统状态开始，依据系统动态的数学模型预测出未来的状态，并通过优化计算得出最佳控制方案来沿着参考轨迹运动。

Matlab是一个强大的数学计算软件，具有高效的算法求解和可视化功能。MPC轨迹跟踪Matlab代码编写可以使用Matlab提供的优化算法库，如fmincon和quadprog等，以实现系统动态建模和优化控制。

MPC轨迹跟踪Matlab代码编写的一般步骤如下：首先，需要将系统建模成状态空间方程，并定义控制目标，包括参考轨迹和控制限制。然后，通过Matlab中的MPC Toolbox来配置MPC控制器，包括预测模型，控制器参数和约束条件等。接着，使用Matlab中的优化工具包，在控制器中实现最优控制策略的计算，并生成相应的控制信号，以实现系统的轨迹跟踪目标。最后，通过Matlab中的仿真工具，可对MPC控制器进行仿真验证和调试，以评估和改进控制系统的性能。

总之，MPC轨迹跟踪Matlab代码编写需要掌握系统建模、MPC控制器配置和优化算法等知识，对于Matlab和MPC控制算法有一定的了解才能编写出高效、优化的控制策略，以实现系统轨迹跟踪目标。

轨迹跟踪matlab代码

下面是一个简单的基于PID控制器的轨迹跟踪Matlab代码示例：

% 定义系统模型
s = tf('s');
G = 1/(s^2 + 2*s + 1);

% 设计PID控制器
Kp = 1;
Ki = 0.5;
Kd = 0.2;
C = pid(Kp, Ki, Kd);

% 将系统和控制器组合
sys_cl = feedback(C*G,1);

% 定义轨迹
t = 0:0.1:10;
yref = 2*sin(t);

% 仿真系统并进行轨迹跟踪
[y,t] = lsim(sys_cl,yref,t);
plot(t,y,t,yref);
legend('Output','Reference');

在上述代码中，我们首先定义了一个二阶系统模型G，然后使用PID控制器进行控制。我们选择了一组PID参数，并将其定义为控制器C。我们使用`feedback`函数将系统和控制器组合起来，形成一个闭环系统。然后我们定义了一个sin函数作为轨迹yref，并使用`lsim`函数来仿真系统并进行轨迹跟踪。最后，我们绘制了输出和参考轨迹的图形。

需要注意的是，实际的轨迹跟踪应该根据具体的应用场景进行设计和优化，以上代码仅供参考。