针对现有非线性控制方案的一些瓶颈问题,从线性控制的角度出发,开展了一种用于WMR的线性二次型最优控制方法设计的研究。基于WMR的运动学模型采用动态反馈线性化技术将非线性运动学模型转换为线性模型;然后选
本文主要探讨了在车辆变道保持和轨迹跟踪方面采用深度强化学习的研究成果。通过深度强化学习算法,车辆可以实现准确的变道和轨迹跟踪,在复杂的道路环境中有效地应对各种情况。本研究基于车辆感知和决策系统的设计,
本程序是基于Matlab的模型预测控制(MPC)方法开发的,主要用于实现在道路场景中的车辆轨迹跟踪。通过该脚本,用户可以轻松实现对车辆的实时控制,确保其按照预设轨迹稳定运动。采用MPC算法,程序能够有
基于PD控制的机器人轨迹跟踪性能研究与比较
基于间接Radau伪谱法的滑翔段轨迹跟踪制导律
{主力操盘轨迹,副图,与源码同,检测无误} RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,7))/(HHV(HIGH,7)-LLV(LOW,7))*100; Y0:SMA(RSV,3,1),COLORRED
js实现飞行轨迹
1、画图轨迹及记录显示 2、可在空白画板上进行画图 3、点击清除视图,可以清空画板 4、点击清除轨迹记录,可将上一次轨迹记录清除 5、点击显示轨迹记录,若之前画过图且没有点击清除轨迹记录,则可以显示之
首先, 基于拉格朗日方程建立移动机器人模型; 然后, 根据侧向误差和角度误差的关系设计引导角, 将该引导角作为虚拟输入, 结合Backstepping 方法设计基于移动机器人运动学模型的轨迹跟踪控制律
一种用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制方法