非线性模型预测控制（NMPC）原理详解及四大案例实践：自动泊车、倒立摆上翻、车辆轨迹跟踪与四旋翼无人机应用,nmpc非线性模型预测控制从原理到代码实践 含4个案例 自动泊车轨迹优化； 倒立摆上翻控制； 车辆运动学轨迹跟踪； 四旋翼无人机轨迹跟踪。 ,nmpc非线性模型预测控制; 原理; 代码实践; 案例; 自动泊车轨迹优化; 倒立摆上翻控制; 车辆运动学轨迹跟踪; 四旋翼无人机轨迹跟踪。,"NMPC非线性模型预测控制：原理与代码实践，四案例详解自动泊车、倒立摆、车辆轨迹跟踪与四旋翼无人机控制"

无人机四旋翼PID控制和自适应滑模控制轨迹跟踪仿真研究：三维图像与matlab Simulink模拟分析,无人机仿真 无人机四旋翼uav轨迹跟踪PID控制matlab,|||simulink仿真，包括位置三维图像，三个姿态角度图像，位置图像，以及参考位置实际位置对比图像。 四旋翼无人机轨迹跟踪自适应滑模控制，matlab仿真。 ,核心关键词：无人机仿真; 四旋翼UAV; 轨迹跟踪; PID控制; Matlab; Simulink仿真; 位置三维图像; 姿态角度图像; 位置图像; 参考位置实际位置对比图像; 自适应滑模控制。,"无人机四旋翼轨迹跟踪的PID与自适应滑模控制Matlab/Simulink仿真研究"

使用cesium开发的视频投影，让其跟随无人机模型移动而移动旋转，可以设置视频投影的角度，俯仰角等参数，目前无人机移动我是通过加定时器更新无人机经纬度来模拟飞行，下载回来自行更改。 注意：有几处地方需要你手动更换 1、视频地址 2、cesium的token 3、无人机模型（我现在使用的是官方提供的无人机模型） 在当前的数字化时代，地理信息系统（GIS）与三维可视化技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。尤其在无人机技术迅猛发展的背景下，无人机航拍视频的三维投影技术成为了一个研究热点。Cesium作为一个开源的JavaScript库，它为开发者提供了一种实现3D地球和2D地图的平台，广泛应用于虚拟地球、地理空间分析等领域。在此基础上，Cesium被用来实现无人机航拍视频的投影跟随技术，进一步拓展了其应用场景。 通过Cesium开发的视频投影技术，可以实现将无人机航拍的视频内容实时地投影到三维地球模型上。这种投影跟随技术的核心在于视频的投影可以随着无人机模型在三维空间中的移动而进行相应的移动和旋转。在实现过程中，开发者需要对视频投影的角度、俯仰角等参数进行设置，以确保视频内容能够准确地反映在三维地球的正确位置。 为了模拟无人机的实际飞行，开发者通常会在Cesium中使用定时器来更新无人机模型的位置信息，通过定时更新无人机模型的经纬度来模拟飞行轨迹。这种方法虽然简单，但能够达到模拟无人机飞行并实时展示视频内容的目的。而回放飞行录像时，开发者需要下载视频数据并自行更改相关代码以适应特定的应用需求。 在实际应用过程中，有几处地方需要开发者进行手动更换，以确保视频投影跟随技术的准确性和可靠性。需要更换视频地址，确保视频内容能够正确加载到Cesium环境中。需要更换Cesium的token，这一步骤是为了在使用Cesium服务时进行身份验证，保证服务的合法性和安全性。开发者还可以更换无人机模型，尽管当前使用的是官方提供的无人机模型，但根据不同的应用场景和需求，使用不同的无人机模型可以更准确地模拟实际情况。 视频投影跟随技术的应用前景十分广阔，它不仅能够用于地理测绘、农业监测、灾难评估等传统领域，还可以在电影制作、游戏开发、虚拟现实等多个领域发挥重要作用。随着技术的不断发展和成熟，相信未来还会有更多的创新应用出现。 此外，对于三维可视化和地理信息系统的发展，Cesium视频投影跟随技术无疑提供了一种新的思路和方法。其结合了无人机航拍技术与三维地球的可视化展示，不仅提高了数据表现的直观性，也增强了用户交互的沉浸感。这种技术的进步，对于推动相关领域的科学研究和技术应用具有积极的推动作用。 Cesium无人机航拍视频投影跟随技术是一种前沿的技术应用，它通过将视频内容实时投影到三维地球模型上，并随无人机模型的移动而更新，为用户提供了全新的交互体验和视觉感受。随着技术的不断优化和升级，这项技术将在更多领域展现出其独特的价值和应用潜力。开发者在实际应用中需要关注视频地址、Cesium token以及无人机模型的更换，确保系统的稳定运行和数据的正确展示。

在物流行业中，"最后一公里"配送是至关重要的环节，它涉及到如何高效地将货物从配送中心送达客户手中。本主题探讨的是使用邻域搜索算法来解决这个问题，特别是结合了卡车和无人机的协同配送策略。这样的混合模式可以提高配送效率，减少交通拥堵，并降低碳排放。 邻域搜索算法是一种优化方法，常用于解决复杂的组合优化问题，如旅行商问题（TSP）和车辆路径问题（VRP）。在最后一公里配送中，邻域搜索算法通过在当前解的“邻域”内寻找改进方案，逐步逼近最优解。每次迭代时，算法会改变当前解的一部分，例如重新分配一个或多个送货顺序，然后评估新的解决方案，直到达到预设的停止条件。 在这个场景中，我们引入了无人机作为补充运输方式，以解决卡车配送的局限性。无人机可以快速穿越城市，尤其适合短距离、轻量级货物的配送。这种卡车与无人机的协同模式可以分为以下几个步骤： 1. **问题建模**：需要将实际配送问题转化为数学模型，定义决策变量（如每个订单的配送方式、无人机的起降点等），并设定目标函数（如总成本、配送时间等）和约束条件（如无人机载重、飞行距离限制等）。 2. **初始化解**：生成一个初始配送方案，可能是随机的或者基于规则的。可以设定一部分订单由卡车配送，另一部分由无人机配送。 3. **邻域操作**：设计一系列邻域操作，例如交换两个订单的配送方式，或者调整无人机的起降点。每一步操作都会生成一个新的解。 4. **搜索策略**：执行搜索策略，如贪婪算法、模拟退火、遗传算法或禁忌搜索，以探索邻域并选择改善的解。 5. **评估与接受准则**：计算新解的评估值（通常为目标函数值），并与当前解进行比较。只有当新解优于或满足接受准则时，才更新当前解。 6. **迭代与终止**：重复步骤4和5，直到达到预设的迭代次数、改进阈值或其他停止条件。 Python作为强大的编程语言，提供了许多库和工具，如`NetworkX`用于图论建模，`NumPy`和`Pandas`处理数据，以及`scipy.optimize`中的优化算法。在`mFSTSP-master`这个压缩包中，可能包含了实现邻域搜索算法的代码框架，以及可能的数据集和结果分析工具。 利用邻域搜索算法解决卡车和无人机协同配送问题，是物流领域的一个创新尝试。通过智能优化技术，我们可以提高配送效率，降低成本，同时兼顾环保和客户满意度。在Python环境下，我们可以构建灵活且高效的求解系统，为实际业务提供有价值的解决方案。

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四旋翼飞行器模型预测控制仿真带PPT 四旋翼无人机 四旋翼飞行器模型预测控的MATLAB仿真，纯M代码实现，最优化求解使用了CasADi优化控制库（绿色免安装）。 CasADi我已下到代码目录里，代码到手可直接运行。 运行完直接plot出附图仿真结果。 配套30页的ppt，简介了相关原理与模型公式，详见附图。 关联词：无人机轨迹跟踪，无人机姿态控制， MPC控制。

本实验以小型固定翼无人机 Aerosonde 为对象，通过动力学分析，建立了固定翼飞机非线性动力学模型，并利用 matlab/simulink 对所建模型进行了仿真。本实验选择的控制方法为 PID 控制，其物理意义明确，适用范围广。利用matlab/simulink 对设计的飞行控制系统进行仿真，可以看出，在 PID 控制下，飞机能有较好的飞行效果。

整体流程如下：无人机起飞后请求进入offboard模式，紧接着请求解锁，解锁后飞行至0.3米高，紧接着逆时针飞行边长为0.5米的正方形，每个边长飞行8秒钟。完成正方形后自动进入降落模式，全程无需手动。已经在实体无人机上测试过多次。该程序的对比官方程序要实用的多，程序中添加了模式切换判断，成功以后不会重复切换，遥控器可以直接进行接管控制，安全性比起官方提供程序要高得多，强烈建议新手或者刚接触不久的朋友采用这个功能包。代码内容丰富，吃透基本算是入门了。有需要也可以留言，互相学习，共同提高

本研究聚焦于基于分布式模型预测控制（DMPC）的多固定翼无人机（UAV）共识控制策略。文章详细介绍了如何通过DMPC实现多架无人机之间的信息共享、协调和决策制定，以达到协同飞行的目的。研究内容包括无人机的环境感知、信息交流机制以及飞行策略和路径规划的共同制定。该研究适用于无人机控制领域的专业人士、学者以及对无人机协同飞行感兴趣的爱好者。使用场景涵盖无人机搜索、监视、巡航等协同任务。目标是提升多无人机系统在执行复杂任务时的效率和安全性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 无人机 协同飞行