内容概要：本文探讨了卡车联合无人机配送路径规划问题，特别是基于FSTSP（固定起点旅行商问题）和D2TSP（双重旅行商问题）的遗传算法解决方案及其Matlab代码实现。文中详细介绍了卡车与两架无人机协同工作的具体流程，包括无人机的起降时间点和服务点分配方案。通过遗传算法优化路径规划，考虑了卡车油耗、无人机能耗以及时间窗口惩罚等因素，最终实现了最低成本的路径规划。此外，还讨论了算法中的基因结构设计、适应度函数、交叉算子和可视化展示等方面的技术细节。 适合人群：对物流配送系统优化感兴趣的科研人员、算法开发者及物流行业从业者。 使用场景及目标：适用于需要优化多模态运输系统的场景，如城市内的紧急物资配送、商业区货物派送等。目标是通过合理的路径规划，减少运输成本并提高配送效率。 其他说明：文中提到的遗传算法参数调整对于获得更好的解质量至关重要，同时也强调了实际应用中可能遇到的问题及解决方案，如单行道处理和无人机续航管理等。

内容概要：本文详细探讨了卡车联合无人机配送路径规划问题，特别是基于FSTSP（固定起点旅行商问题）和D2TSP（双重旅行商问题）的遗传算法解决方案及其Matlab代码实现。文中介绍了卡车与两架无人机协同工作的具体机制，包括无人机的起降时间点和服务点分配方案。通过遗传算法优化路径规划，考虑了卡车油耗、无人机能耗以及时间窗口惩罚等因素，最终实现了最低成本的路径规划。此外，还讨论了交叉算子、变异概率等参数对算法性能的影响，并展示了路径可视化的实际效果。 适合人群：对物流配送系统优化感兴趣的科研人员、算法开发者及物流行业从业者。 使用场景及目标：适用于需要优化多模态运输系统的场景，如城市内的紧急物资配送、商业区货物派送等。目标是通过遗传算法提高配送效率，降低成本，确保无人机和卡车的最佳协作。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论背景和技术实现方法，还包括了具体的代码片段和参数调整技巧，有助于读者深入理解和应用该算法。

多智能体协同控制技术，特别是无人车、无人机和无人船的编队控制与路径跟随。重点讲解了基于模型预测控制（MPC）的分布式编队协同控制方法及其在MATLAB和Simulink中的实现。文中还涉及路径规划的重要性和常用算法，如A*算法和Dijkstra算法。通过具体的MATLAB代码示例和Simulink建模，展示了如何实现高效的多智能体协同控制。 适合人群：对无人驾驶技术和多智能体系统感兴趣的科研人员、工程师及高校学生。 使用场景及目标：适用于研究和开发无人车、无人机、无人船的编队控制和路径规划项目，旨在提高多智能体系统的协同效率和性能。 其他说明：文章不仅提供了理论背景，还包括实用的代码示例和仿真工具介绍，有助于读者深入理解和实践相关技术。

无人机航迹平滑处理在无人机飞行任务中至关重要，它能够确保无人机沿着预设的平滑路径飞行，提高飞行效率和安全性。贝塞尔曲线是计算机图形学中广泛使用的一种平滑曲线生成方法，常用于设计流畅的路径。在这个项目中，我们将深入探讨如何使用C++实现无人机航迹的贝塞尔曲线平滑处理，并结合osgEarth库进行可视化。 贝塞尔曲线的基本概念源自数学，它由一系列控制点决定，通过线性或非线性的组合，生成一条连续且平滑的曲线。在四阶贝塞尔曲线（最常见的类型）中，有四个控制点：起点P0、两个中间控制点P1和P2，以及终点P3。通过贝塞尔多项式，我们可以计算出任意参数t下的曲线点位置，t取值范围为0到1。 C++实现贝塞尔曲线通常涉及以下几个步骤： 1. **定义数据结构**：创建一个结构体或类来存储控制点坐标，如`struct ControlPoint { float x, y, z; }`。 2. **贝塞尔函数**：编写贝塞尔曲线的计算函数，该函数接受控制点数组和参数t，返回对应位置的坐标。对于四阶贝塞尔曲线，可以使用递归方式实现，如下： ```cpp Vector3D BezierCurve(const ControlPoint* points, float t) { if (t == 0 || t == 1) return points[t == 0 ? 0 : 3]; Vector3D p1 = BezierCurve(points, t * (1 - t)); Vector3D p2 = BezierCurve(points + 1, t * (1 - t)); return (1 - t) * p1 + t * p2; } ``` 3. **参数化处理**：根据无人机航迹需求，将时间转换为参数t，然后调用贝塞尔函数获取相应位置。 4. **生成航迹**：遍历时间轴上的多个时间点，生成对应的贝塞尔曲线点，形成完整的航迹。 osgEarth是一个强大的开源库，用于在OpenGL环境中进行地球可视化。要结合osgEarth绘制贝塞尔曲线，我们需要： 1. **导入库**：在C++代码中包含必要的osgEarth头文件，并链接库。 2. **创建场景节点**：使用osgEarth的`Feature`和`Geode`类来表示航迹点。每个航迹点都是一个`Geometry`对象，可以通过`addDrawable`添加到`Geode`中。 3. **设置样式**：通过`Style`对象配置航迹的外观，如颜色、线宽等。 4. **添加到地图**：将`Geode`对象添加到`MapNode`，并将其置于场景图中。 5. **渲染**：启动osgEarth的渲染循环，展示平滑的贝塞尔曲线航迹。 在实际应用中，可能还需要考虑航迹的实时更新、动态调整控制点以及与其他飞行控制系统的接口集成等问题。通过熟练掌握C++和osgEarth，我们可以有效地实现这些功能，为无人机提供精确、平滑的飞行路径。

内容概要：本文详细介绍了基于SCDM FM Fluent和ICEM软件的无人机螺旋桨特性分析及网格划分全流程。首先，在SCDM中进行模型简化、修复和多计算域创建，确保模型适用于流体动力学分析。接着，利用Fluent Meshing进行高质量的网格划分，特别是针对螺旋桨附近的附面层网格进行了精细化处理。然后，在Fluent中设置计算域并进行仿真，提取整机和各部分的升力、阻力、俯仰力矩、螺旋桨的拉力、扭矩等关键数据。随后，使用CFD-POST进行后处理，通过云图等可视化手段展示仿真结果，分析螺旋桨滑流对全机的影响。最后，新增了ICEM软件的网格划分模块，重点讲解了几何拓扑的检查与修复，不同网格划分方法及其注意事项。通过这一系列操作，最终得到了可用于指导无人机螺旋桨选型和动力系统效率优化的仿真结果。 适合人群：从事无人机设计、流体力学仿真分析的技术人员，尤其是希望深入了解螺旋桨特性分析及网格划分的专业人士。 使用场景及目标：① 掌握无人机螺旋桨特性分析的完整流程；② 提高网格划分的精度和效率；③ 利用仿真结果优化无人机设计和动力系统配置。 其他说明：本文不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作步骤，使读者能够快速上手并应用于实际项目中。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/df0cdf717d0f UAVGym 是一款基于 Python 开发的无人机仿真环境，采用 GYM 风格设计，专为强化学习算法研究打造。 该仿真环境具备丰富的自定义功能，支持对飞行环境进行个性化设置，包括自由调整地图大小、灵活配置障碍物分布等，满足不同场景下的仿真需求。同时，它能够对不同数量的无人机进行仿真控制，轻松实现多无人机协同仿真场景。此外，环境还集成了三维轨迹绘制功能，可通过 Matplotlib 直观展示无人机的飞行轨迹，便于观察和分析飞行过程。作为符合 OpenAI Gym 接口标准的仿真工具，它能无缝对接各类强化学习算法，为算法研发提供稳定的实验平台。 提供 Map1 和 Map2 两个场景的演示动画，直观展示环境的仿真效果。 运行该环境需要满足以下依赖条件：Python 3.6 及以上版本，以及 OpenAI Gym、Matplotlib、Numpy 等 Python 库。 关于环境的详细使用说明，可参考代码中的注释内容，获取具体的操作指导。 在 10.6 的更新中，项目在原有功能基础上进行了扩展，新增了 BoidFlock 相关的演示代码，为群体行为仿真研究提供了更多参考示例。 我们欢迎开发者通过 issue 反馈问题或提出建议，也鼓励通过 Pull Request（PR）提交代码贡献，共同完善该项目。

apm2.4.8稳定固件3.1.5

内容概要：本文探讨了针对欠驱动四旋翼飞行器的容错控制策略，特别是基于超螺旋滑模控制（ST-SMC）和控制分配的方法。四旋翼无人机由于其复杂动态特性及高度耦合的多输入多输出（MIMO）系统，控制难度较大。文中介绍了传统滑模控制（SMC）存在的高频振颤问题及其改进——超螺旋滑模控制的应用，旨在消除不必要的高频颤振。同时，通过状态估计器检测故障并触发控制分配算法，确保在执行器效率损失情况下仍能保持飞行稳定。最终，利用Matlab实现了相关控制算法的仿真验证，并提供了详细的数学建模和控制器设计。 适合人群：从事无人机研究、自动化控制领域研究人员和技术人员，尤其是关注四旋翼飞行器容错控制的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提高四旋翼无人机在执行器故障情况下的安全性与可靠性的应用场景，如军事侦察、工业巡检等领域。目标是在执行器发生故障时，通过快速响应机制保证飞行器的安全降落，减少潜在的风险和损失。 其他说明：附有完整的Matlab代码实现、算法解析及相关文档，有助于读者深入了解该容错控制系统的具体实现细节。

四旋翼无人机轨迹跟踪的自适应滑模控制及其Matlab仿真.pdf