六自由度飞机仿真实现与DF.slx模型深度解析

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资源摘要信息:"DF.rar_WI1_airplane matlab_六自由度matlab仿真模型_六自由度仿真_六自由度模型" 该资源标题指向了一个具体的领域,即在MATLAB环境下实现的飞机六自由度(6-DOF)仿真模型。在这里,我们将会详细解释这些知识点。 首先,MATLAB是一种高级数学计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像与视频处理等领域。在航空航天领域,MATLAB经常被用于飞行器设计的仿真和分析。 六自由度仿真模型是指能够模拟物体在三维空间中沿三个坐标轴(X、Y、Z)平移和绕这三个轴旋转的能力。在飞机的情况下,这意味着模型可以模拟飞机的滚转(roll)、俯仰(pitch)、偏航(yaw)以及沿飞机的轴向移动。 飞机的六自由度仿真模型是航空和航天工程中一个非常重要的环节。通过这样的模型,工程师可以在设计阶段对飞行器的性能进行测试,包括飞行稳定性、控制系统的响应、空气动力学特性等。在实际飞行前,这些仿真模型能够在保证安全的前提下帮助识别和解决潜在问题。 描述中提到的“自己搭建的六自由度仿真模型”,表明这是一个自定义开发的模型,可能包含了一系列数学公式、物理方程、控制算法以及图形界面,用以模拟真实的飞行状况。 接下来,我们进一步探讨标签中提到的关键词: - wi1 airplane: 这可能是指特定的飞机型号或者是仿真模型的名称。 - matlab 六自由度matlab仿真模型: 这强调了模型是使用MATLAB软件开发的。 - 六自由度仿真: 这指的是模拟飞行器六个运动自由度的能力。 - 六自由度模型: 这是指具体的数学模型,用以表达飞行器在空间中的动态运动。 文件名"DF.slx"可能指向一个Simulink模型文件。Simulink是MATLAB的一个附加产品,它提供了图形化编程环境,让用户能够建立动态系统的仿真模型。Simulink模型通常以文件扩展名.slx来保存。 整体而言,该资源对于需要在MATLAB环境下进行飞机动态特性研究的工程师和学生来说具有很高的参考价值。六自由度仿真模型不仅是研究飞行器稳定性、控制系统的有力工具,同时也是验证新设计概念的重要手段。通过这种仿真,可以减少实际飞行测试的风险和成本,提高设计效率和可靠性。

import cv2 # 创建跟踪器对象 tracker = cv2.TrackerCSRT_create() # 打开视频文件 video = cv2.VideoCapture('plane.mp4') # 读取第一帧 ok, frame = video.read() # 选择要跟踪的目标区域 bbox = cv2.selectROI(frame, False) # 初始化跟踪器 ok = tracker.init(frame, bbox) while True: # 读取当前帧 ok, frame = video.read() if not ok: break # 跟踪目标 ok, bbox = tracker.update(frame) # 如果跟踪成功,绘制跟踪框和中心点 if ok: # 获取跟踪框坐标 x, y, w, h = [int(i) for i in bbox] # 绘制跟踪框 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 计算中心点坐标 center_x = x + w/2 center_y = y + h/2 # 绘制中心点 cv2.circle(frame, (int(center_x), int(center_y)), 5, (0, 0, 255), -1) # 显示中心点坐标 text = 'Center: ({:.1f}, {:.1f})'.format(center_x, center_y) cv2.putText(frame, text, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 0, 255), 2) # 特征点检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) detector = cv2.ORB_create() keypoints = detector.detect(gray, None) for kp in keypoints: x, y = kp.pt cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 3, (255, 0, 0), -1) cv2.putText(frame, 'Head', (int(x)-10, int(y)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, '({:.1f}, {:.1f})'.format(x, y), (int(x)-50, int(y)-30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('Airplane Tracking', frame) # 等待按下 ESC 键退出 if cv2.waitKey(1) == 27: break # 释放资源 video.release() cv2.destroyAllWindows()将这段代码的特征点改为实时追踪画出飞机机头坐标并显示机头坐标

2023-06-03 上传

from keras.datasets import cifar10 import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten (train_image,train_label),(test_image,test_label)=cifar10.load_data() dict={0:'airplane',1:'automobile',2:'bird',3:'cat',4:'deer',5:'dog',6:'frog',7:'horse',8:'ship',9:'truck'} for i in range(0,12): plt.subplot(3,4,i+1) plt.imshow(train_image[i]) plt.title(dict[train_label[i,0]],fontsize=8) #plt.show() #步骤二:数据预处理 Train_image=train_image.astype('float32')/255 Test_image=test_image.astype('float32')/255 Train_Onehot=np_utils.to_categorical(train_label) Train_Onehot=np_utils.to_categorical(test_label) #步骤三:建立模型 model=Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3), input_shape=(32,32,3), padding='same', activation='relu', )) model.add(Dropout(0.25)) model.add(MaxPooling2D( pool_size=(2,2))) model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3,3), padding='same', activation='relu', )) #添加dropout,避免过拟合 model.add(Dropout(0.25)) #添加池化层2 model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) #添加平坦层 model.add(Flatten()) #添加dropout model.add(Dropout(0.25)) #添加隐藏层 model.add(Dense(1024,activation='relu')) #添加dropout model.add(Dropout(0.25)) #输出层 model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) #打印模型 print(model.summary()) #步骤四:模型训练 model.compile( optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'],) #训练模型 #epoch:训练5个周期 #batch_size:每一批次128项数据 #verbose=2:显示训练过程 #validation_split=0.2. model.fit(x=Train_image, y=Train_Onehot, batch_size=128, epochs=10, verbose=2, validation_split=0.2, ) model.save('cifar10.h5')出现了Input arrays should have the same number of samples as target arrays. Found 50000 input samples and 10000 target samples.错误,我应该怎么改

2023-05-31 上传