实现UAV非线性模拟与线性化调校的脚本

版权申诉
0 下载量 162 浏览量 更新于2024-10-14 收藏 11KB RAR 举报
资源摘要信息: "该压缩包文件包含了与无人机(UAV)控制系统设计相关的仿真脚本和模型文件。标题中的 'heading_control.rar' 暗示了压缩包内文件的用途,可能包含用于调整和控制无人机航向的功能。'desired_linearization_trim_uav_uav_control' 这部分标题则说明了该文件主要涉及到非线性模拟设置、无人机的期望线性化以及配平(trimming)过程。描述部分明确指出,该脚本用于设置非线性模拟(UAV_NL.mdl),并且会调用配平和线性化例程。文件中通过 'UAV_config()' 函数调用选择所需的飞行器,这意味着用户可以根据需要配置不同的无人机模型参数。 在标签中,'desired' 表示用户可以指定所需的线性化模型和配平条件;'linearization' 指的是将非线性系统转换为线性系统的过程,这在控制系统设计中尤其重要,因为它允许工程师应用线性系统理论;'trim' 是指在特定飞行条件下对飞机的控制输入和状态进行调整,使得飞机能够保持稳定的飞行状态;'uav' 代表了无人飞行器;'uav_control' 则指向了专门针对无人机进行控制算法设计和实施的知识领域。 在文件名称列表中,'heading_control.mdl' 很可能是一个Simulink模型文件,该文件可以用于设计和仿真无人机的航向控制回路。Simulink是MathWorks公司推出的一个基于图形的多领域仿真和模型设计工具,广泛应用于控制工程、信号处理、通信系统等领域。在无人机控制系统的设计中,Simulink模型能够帮助工程师快速实现系统动态建模、测试控制策略,并进行系统性能评估。 综合以上信息,此资源可能包含以下知识点: 1. 非线性系统仿真:在无人机设计中,对整个飞行器的行为进行非线性建模是至关重要的。非线性仿真能够反映无人机在真实环境中的动态响应,包括飞行器在各种操纵输入下的反应。 2. 线性化技术:为了便于分析和设计控制算法,工程师常常需要将非线性系统线性化。线性化过程涉及到在平衡点附近对系统进行近似,使其可以用线性方程来描述。 3. 配平(Trimming)过程:配平是指在特定飞行条件下,通过调整控制输入使飞行器达到稳定飞行状态的过程。配平技术对于确保飞行器可以按照预设的航线飞行至关重要。 4. 无人机控制系统设计:无人机控制系统的目的是保证飞行器能够按照预定的路径飞行,并且在受到外力干扰时能够恢复到稳定状态。这通常涉及到对飞行动力学、传感器、执行器以及控制算法的深入理解。 5. Simulink模型设计:Simulink提供了一个直观的图形化界面,工程师可以在其中构建复杂的系统模型,并进行动态仿真。这对于分析系统行为、优化设计参数以及测试控制逻辑都十分有用。 通过这个脚本和模型文件,研究人员和工程师可以对无人机控制系统进行模拟,调整各种参数来优化飞行器的性能,以及测试不同的飞行条件和飞行任务下无人机的响应。这些过程对于确保无人机能够高效、安全地执行其任务至关重要。"

void ControlComply::BiaAngleCalculate(vector<XYZ_COOR_S> path_list, CONTROL_PARAM_IN para_in, robot::control_msg& para_out) { float distance_temp; int new_key_point = 0; XYZ_COOR_S xyz_temp; float delta_x[2], delta_y[2]; float min_distance = 100; int size = path_list.size(); float cur_x = para_in.cur_position.x_axis; float cur_y = para_in.cur_position.y_axis; float cur_head = para_in.cur_position.heading; for (int i = 0; i < size; i++) { xyz_temp = path_list.at(i); distance_temp = sqrt((xyz_temp.x_axis - cur_x) * (xyz_temp.x_axis - cur_x) + (xyz_temp.y_axis - cur_y) * (xyz_temp.y_axis - cur_y)); if (min_distance > distance_temp) { min_distance = distance_temp; new_key_point = i % size; } } // std::cout<<"00000000000000000000000000000 key ="<<new_key_point<<std::endl; // std::cout<<"cur = "<<cur_x<<","<<"y = "<<cur_y<<","<<"xyz = "<<xyz_temp.x_axis<<","<<"y = // "<<xyz_temp.y_axis<<std::endl; mKeyPoint = new_key_point; para_out.preCurve = path_list.at(mKeyPoint).curvature; if (path_list.at(path_list.size() - 3).curvature > para_out.preCurve) para_out.preCurve = path_list.at(path_list.size() - 3).curvature; delta_x[0] = cur_x - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[0] = cur_y - path_list.at(new_key_point).y_axis; delta_x[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).x_axis - path_list.at(new_key_point).x_axis; delta_y[1] = path_list.at((new_key_point + 2) % size).y_axis - path_list.at(new_key_point).y_axis; distance_temp = delta_x[1] * delta_y[0] - delta_y[1] * delta_x[0]; if (distance_temp > 0) para_out.biaDistance = sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); else para_out.biaDistance = -1 * sqrtf(delta_x[0] * delta_x[0] + delta_y[0] * delta_y[0]); para_out.preAngleDev = 0; }

2023-07-17 上传
2023-05-25 上传