设计一个路标后控制器固定翼无人机(UAV)。无人机指导模型和无人机航点追随者块模拟无人机指导模型的主要部件为锚点后生成的命令。

仿真模型通常需要不同级别的保真度在不同的发展阶段。在模具的阶段,我们要快速实验测试不同的自动算法和优化参数。在生产发展阶段,我们想验证算法对模型形式增加。在这个例子中,我们将演示一个方法来近似无人机的高保真模型指导模型块,并用它来原型和优化路径导航系统。看到调优路径固定翼无人机的追随者。相同的导航系统是测试一个高保真模型来验证其性能。

不断发展无人机植物模型保持与最新的信息。 同步

演示了运动规划的固定翼无人机(UAV)使用迅速探索随机树算法(RRT)给定一个开始和目标三维地图。固定翼无人机在本质上是不完全的,必须遵守空气动力学约束最大横摇角、飞行路线角,空速当锚点之间移动。

通过迭代增量式设计如何实现一个小multicopter模拟起飞,飞,降落在城市环境中不同的位置。

演示了启用和接口机载计算机路径规划与PX4 Software-in-the-Loop (SITL)。

该模型实现了路径跟随了避障无人机在一个模拟的场景。模型需要一套锚点和使用3 d VFH +算法提供无障碍路径。

演示了如何避免碰撞与障碍的基础上,移动速度障碍的概念[1]。uavScenario使用在本例中是基于“模拟雷达传感器安装在无人机”的例子,展示了如何生成跟踪检测的无人机接近自我。

演示了如何使用无人机,装备了一个激光雷达传感器,在3 d地图环境入住率地图。生成的入住率映射可用于执行运动规划。通过环境无人机遵循指定的轨迹。知识的无人机的立场和所获得的点云在相应的位置是用来构建环境地图。无人机的姿态被认为是完全已知的整个映射飞行;这也被称为映射与已知的姿势。生成的地图是用于运动规划。运动规划的目标是计划无人机的路径在一个公寓,它是用来减少包,在大门口,所需的屋顶位置内的复杂。