基于STM32单片机控制的智能扫地机器人仿真系统设计与实现：融合超声波、红外线避障，MPU6050角度测量，OLED显示与电机驱动模块的协同应用,基于STM32单片机控制的智能扫地机器人仿真系统设计与实现：集成超声波、红外线避障、MPU6050角度传感器、OLED显示及电机驱动模块等多功能应用,基于STM32单片机扫地机器人仿真系统设计 1、使用 STM32 单片机作为核心控制器; 2、选择超声波(1个)、红外线(两个，放在左右)两种传感器进行有效地避障; 3、使用角度传感器 MPU6050 测量角度,检测扫地机器人的运动状态，是否有倾倒; 4、OLED 屏显示超声波距离和角度; 5、通过电机驱动模块驱动电机使轮子运转: 6、电源模块为控制系统供电; 7、串口模拟蓝牙，打印显示器现实的内容; 8、使用继电器驱动风机、风扇实现模拟扫地、吸尘的功能。 ,核心关键词：STM32单片机; 避障传感器（超声波、红外线）; 角度传感器MPU6050; OLED屏显示; 电机驱动模块; 电源模块; 串口模拟蓝牙; 继电器驱动风机风扇。,基于STM32单片机的扫地机器人仿真系统设计：多传感器融合控制与

基于SRM开关磁阻电机电流斩波控制的软件仿真研究——转速电流双闭环Matlab Simulink仿真模型及其应用文档与参考文献,基于SRM的开关磁阻电机电流斩波控制技术研究：双闭环控制策略的Matlab Simulink仿真模型与文档实现,SRM 开关磁阻电机电流斩波控制 软件仿真 转速电流 双闭环 matlab simulink 仿真 模型 含有文档可直接用的那种，需要的话还可提供参考文献 ,SRM; 开关磁阻电机; 电流斩波控制; 软件仿真; 转速电流双闭环; Matlab Simulink仿真; 模型; 参考文献,SRM开关磁阻电机电流斩波控制与双闭环仿真模型研究

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶和无人驾驶技术中的关键环节，它涉及到车辆如何准确地沿着预设路线行驶。在本主题中，我们将深入探讨两种主要的控制算法：纯跟踪控制与Stanley控制算法，以及可能涉及的其他线性相关算法。这些算法通常在MATLAB环境中进行仿真和开发。 纯跟踪控制是一种基础的车辆路径跟踪方法，它通过比较车辆的实际位置与期望轨迹之间的偏差来调整车辆的转向角。这种控制策略的核心在于设计合适的控制器，如PID控制器，以减小位置误差并确保车辆稳定行驶。在MATLAB中，可以通过建立车辆模型，定义目标路径，然后设置控制器参数来实现这种控制策略的仿真。 Stanley控制算法是一种更先进的路径跟踪方法，由Christopher Thrun、Michael Montemerlo和Dmitry Kononenko于2005年提出。它考虑了车辆的前向传感器（如激光雷达或摄像头）提供的信息，以确定车辆的横向和纵向偏差。Stanley算法将这两个偏差转换为方向盘角度，使车辆能够无滑移地跟踪路径。在MATLAB中，实现Stanley控制通常包括三个步骤：获取传感器数据、计算偏差和转换为方向盘命令。 除了这两种控制算法，还有其他线性相关算法可以用于路径跟踪，如LQR（线性二次调节器）和模型预测控制（MPC）。LQR通过最小化一个性能指标（如误差和控制输入的能量）来设计控制器。MPC则是一种前瞻性的控制策略，它考虑到未来多个时间步的预期行为，以优化控制决策。 在提供的压缩包文件中，"智能车辆路径跟踪.html"可能是对这些概念的详细解释，或者是一个MATLAB仿真演示的说明。而"3.jpg"、"2.jpg"、"1.jpg"可能是相关算法的示意图或仿真结果的截图，可以帮助理解控制算法的工作原理。"智能车辆路径跟踪控制纯.txt"可能是纯跟踪控制算法的MATLAB代码，供学习和参考。 智能车辆路径跟踪控制是自动驾驶技术的重要组成部分，涉及到控制理论、传感器融合和车辆动力学等多个领域。通过MATLAB这样的工具，我们可以对这些复杂的算法进行建模、仿真和优化，为实际应用提供坚实的基础。

模糊PID与Carsim联合仿真下的ABS防抱死制动系统：优化制动性能与稳定控制,ABS模糊Pid联合仿真：Carsim与Matlab Simulink协同实现高效制动控制，优化滑移率，稳定轮速，提升制动性能,ABS 防抱死制动系统———模糊Pid Carsim与matlab simulink联合仿真，相较于单独使用simulink仿真更加可靠 (Carsim2019，Matlab2018a) 控制目标为控制车轮的滑移率在最优滑移率附近，使制动时车轮不抱死并且获得较好的制动性能。 控制方式为模糊PID控制器（附带模糊控制器设置代码，帮你入门模糊控制)，输入为实际滑移率与最优滑移率的偏差，输出为制动压力调节信号。 相比于PID控制器、逻辑门限值制动效果较好，轮速没有那么多抖动，较为稳定（视频中黑车为Pid控制器，蓝绿色的车是逻辑门限值的，其中黑车的制动距离明显较短)。 说明文档和模型注释说明。 同时欢迎一起交流ABS相关问题。 ,关键词： 1. ABS防抱死制动系统 2. 模糊PID 3. Carsim与matlab simulink联合仿真 4. 控制目标：控制车轮滑移率 5. 制动

基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制，使用ADRC对前轮转角进行补偿，对车辆的不确定性和外界干扰具有一定抗干扰性，有参考lunwen，Carsim版本为2019，Matlab版本为2021 ,基于二阶自抗扰ADRC; MPC路径跟踪控制; 车辆不确定性抗干扰性; 外界干扰补偿; 参考lunwen; Carsim 2019版本; Matlab 2021版本,基于二阶自抗扰ADRC与MPC的车辆路径跟踪控制研究 在现代汽车电子控制系统中，路径跟踪控制是实现车辆自动驾驶的关键技术之一。随着自动驾驶技术的不断发展，对车辆路径跟踪控制系统的性能要求也愈来愈高，尤其是在面对车辆自身不确定性和复杂多变的外部环境时，如何确保车辆能够准确、稳定地跟踪预定路径成为了一项重要课题。为了提高车辆在真实道路条件下的行驶稳定性和安全性能，研究者们开始探索将二阶自抗扰控制（ADRC）与模型预测控制（MPC）相结合的先进控制策略。 自抗扰控制（ADRC）是一种基于对象动态模型的控制技术，它通过实时估计和补偿系统的不确定性和外部干扰来提高系统的鲁棒性。在路径跟踪控制中，ADRC可以有效地补偿由车辆的动态特性不一致以及复杂外部环境引起的不确定性，从而提高车辆路径跟踪的精确性和稳定性。 模型预测控制（MPC）是一种基于优化控制理论的先进控制策略，它通过预测未来一段时间内系统的动态行为，然后在线求解最优控制序列以实现对系统未来行为的指导。MPC具有良好的处理约束能力和优化多目标问题的能力，适用于处理复杂的路径跟踪任务。 将ADRC和MPC相结合，可以充分发挥两者的优势。ADRC的强鲁棒性能可以处理车辆在复杂环境下的不确定性，而MPC的预测和优化能力则有助于实现对车辆未来路径的精确控制。这种结合使用的方法不仅能够保证车辆在受到不确定性和外部干扰时仍能保持稳定跟踪预定路径，而且还可以在满足各种约束条件的前提下优化车辆的行驶性能。 为了验证和分析所提出的控制策略的实际效果，研究中使用了Carsim软件进行车辆模型的搭建和仿真实验。Carsim作为一个被广泛认可的车辆动力学仿真平台，能够提供精确和高保真的车辆模型和环境模拟。同时，实验中的控制算法实现则是通过Matlab软件及其相应的控制系统工具箱来完成的。Matlab作为一个功能强大的数学计算和仿真平台，为控制算法的开发和测试提供了便利。 在所提供的压缩包文件中，包含了多个与基于二阶自抗扰ADRC和MPC路径跟踪控制相关的文档，这些文档涵盖了研究的引言、车辆稳定性与抗干扰性分析、以及具体的控制策略研究等内容。通过这些文档，研究人员可以深入理解该控制策略的设计理念、实现方法和仿真实验结果，为未来该领域的进一步研究和应用提供了宝贵的资料和参考。 基于二阶自抗扰ADRC和MPC的路径跟踪控制为车辆自动驾驶提供了新的解决方案，它不仅提升了车辆路径跟踪的稳定性和精确性，还增强了系统对外界干扰的抵抗能力。随着相关技术的不断完善和成熟，我们有理由相信，这一控制策略将在未来的自动驾驶技术中扮演重要的角色。

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"

基于LQR算法的独立四轮驱动横摆角速度控制模型与资料解析，入门必备，对比MPC和SMC算法的首选模板,基于LQR算法的横摆角速度控制技术研究：四轮独立驱动与动力学模型分析，稳定性因素考虑，与其他算法对比说明,四轮独立驱动横摆角速度控制，LQR 基于LQR算法的 基于二自由度动力学方程，通过主动转向afs和直接横摆力矩dyc实现的横摆角速度跟踪 ，模型包括期望横摆角速度，质心侧偏角，稳定性因素，lqr模块等模块，作为lqr入门强烈推荐。 还有详细的lqr资料说明，可以作为基本模板，和其他算法（mpc smc）做对比等 ,四轮独立驱动;横摆角速度控制;LQR算法;二自由度动力学方程;主动转向afs;直接横摆力矩dyc;横摆角速度跟踪;lqr模块;稳定性因素;算法对比。,基于LQR算法的车辆横摆角速度控制系统设计与研究

Matlab Simulink三相异步电机弱磁控制仿真模型指南,Matlab Simulink仿真模型 三相异步电机弱磁控制 附赠模型指导 ,核心关键词：Matlab Simulink仿真模型; 三相异步电机; 弱磁控制; 附赠模型指导;,"Matlab Simulink模型：三相异步电机弱磁控制策略及模型指导" 在电气工程领域，尤其是电机控制技术的研究中，仿真模型扮演着至关重要的角色。本文所讨论的仿真模型，具体来说是针对三相异步电机的弱磁控制。这种控制策略广泛应用于需要调节电机速度和扭矩的场合，特别是在变频驱动系统中。 需要明确什么是弱磁控制。弱磁控制，即弱磁升速控制，是在交流电机中应用的一种技术。它通过减少电机的磁通，使得电机可以在高于额定频率的条件下运行，从而实现高速运行。这种控制技术对于三相异步电机尤为重要，因为它们在高转速下可能会因为强磁场而产生饱和现象，影响电机性能。 Matlab Simulink是一个强大的仿真工具，它提供了一个集成环境，可以用来模拟、分析和设计多域动态系统。在本指南中，通过Matlab Simulink搭建的仿真模型，可以让我们直观地观察到三相异步电机在弱磁控制策略下的运行情况。Simulink模型能够模拟电机的启动、运行、制动等多种状态，这对于研究电机的动态特性和控制策略具有重要意义。 此外，本文还附赠了模型指导。模型指导通常包含了一系列的步骤和参数设置，帮助读者更好地理解和操作仿真模型。它可能详细说明了如何进行仿真前的准备，比如模型参数的设定、仿真环境的搭建，以及如何在仿真过程中读取和分析数据。模型指导的目的是为了确保读者能够独立地进行仿真测试，验证理论上的电机弱磁控制策略，并在实践中对其进行调整和优化。 通过仿真模型的探索，研究人员能够对三相异步电机弱磁控制技术进行深入分析，掌握其工作原理和控制方法。此外，仿真模型的探索也有助于发现实际应用中可能遇到的问题，并提出解决方案。这对于电机设计和系统优化具有重要的指导意义。 仿真模型的探索不仅仅是对电机本身特性的分析，还包括了对整个电气系统的考量。电气工程师可以利用仿真模型评估电机在不同工作条件下的表现，比如在变化的负载、频率和电压条件下的行为。通过仿真，可以预测电机在特定工况下的稳定性和可靠性，这对于电机控制系统的设计和制造至关重要。 通过使用Matlab Simulink仿真模型对三相异步电机进行弱磁控制研究，不仅可以帮助理解电机的复杂动态行为，还可以为电机控制策略的设计提供理论依据和实验平台。这对于电机控制技术的发展和应用具有重要意义。

Matlab Simulink仿真模型中三相异步电机的弱磁控制策略及附赠模型指导详解,Matlab Simulink三相异步电机弱磁控制仿真模型指导,Matlab Simulink仿真模型 三相异步电机弱磁控制 附赠模型指导 ,Matlab; Simulink仿真模型; 三相异步电机; 弱磁控制; 附赠模型指导,Matlab Simulink模型：三相异步电机弱磁控制策略及模型指导 在现代电力电子和电气传动领域中，三相异步电机作为一种常见且重要的电动机类型，其高效与精确的控制策略一直受到研究者们的广泛关注。特别是在需要扩大电机调速范围、提高其动态性能的工况下，弱磁控制策略的应用显得尤为重要。弱磁控制，即弱磁升速控制，是指在电动机高速运行时，通过控制策略减少电机的磁通量，使电动机在维持或提高转矩的同时提升转速，以此实现更宽范围的速度控制。 Matlab Simulink作为一种强大的仿真与模型设计工具，其友好的图形界面和丰富的数学计算功能，为三相异步电机的弱磁控制提供了理想的仿真环境。Simulink不仅支持快速构建复杂系统的动态模型，还能进行参数化建模、系统仿真和结果分析，极大地方便了电机控制策略的开发和测试。在Simulink环境下，工程师和研究人员可以设计出详细的三相异步电机模型，并通过编写相应的控制算法，进行弱磁控制策略的研究与验证。 在对三相异步电机的弱磁控制研究中，通常会关注以下几个核心问题：首先是弱磁控制的原理与实现方式，包括电流内环、电压外环、磁通观测器的设计；其次是弱磁控制过程中的电机性能表现，如效率、转矩波动、温升等；再次是弱磁控制策略的优化，以及不同工作条件下控制策略的适用性和稳定性分析。 在具体实施三相异步电机弱磁控制仿真模型时，研究者们需要考虑如何设置仿真参数、如何设计电机的数学模型、如何选择合适的控制器类型和参数，以及如何通过仿真结果对控制策略进行验证和调整。除此之外，还必须关注模型的鲁棒性、故障诊断与处理等实际运行中的关键问题。 Matlab Simulink仿真模型在三相异步电机弱磁控制研究中扮演了至关重要的角色。通过该仿真模型，可以更加直观地理解弱磁控制策略的工作原理和效果，同时为实际电机控制系统的开发提供理论指导和实践依据。然而，要实现理想的弱磁控制效果，还需要深入研究和精准设计控制算法，不断优化仿真模型，确保电机在各种工况下的稳定运行和高效性能。 此外，为了便于初学者理解和上手，本仿真模型通常还会附带详细的指导文档，帮助用户快速掌握模型搭建、仿真流程和分析方法。指导文档一般会详细说明模型的使用方法、控制策略的设计原理和仿真步骤，以及如何根据仿真结果进行参数调整和性能评估。通过这样的指导，即使是初学者也能逐步深入理解三相异步电机的弱磁控制，并能够在实际的电机控制领域中运用所学知识。 Matlab Simulink仿真模型在三相异步电机弱磁控制方面提供了强大的技术支持，不仅促进了相关领域的研究和开发，也为工程实践提供了可靠的技术保证。通过深入研究和不断创新，未来的弱磁控制技术将更加成熟和完善，进一步推动电气传动系统向着更高效、更智能的方向发展。