基于MATLAB和Simulink的无人机仿真金宝app
在MATLAB和Simulink中使用无人机工具箱(从无人机库机器人系统工具箱™过渡而来)模拟无人机(UAV)金宝app。你可以模拟固定翼或多旋翼无人机使用一个接近闭环自动驾驶控制器与运动学模型的制导模型。
您还可以实现一个路径点跟踪控制器,并使用低保真模型优化其参数。此外,您可以使用相同的参数来控制使用Aerospace Blockset™构建的高保真模型的无人机。该工作流程可用于模拟小型现成无人机的各种应用,如检查、监视、监视等。
机器人系统工具箱的无人机库包含以下参考示例:
- 固定翼无人机航路点跟踪器的优化
- 近似高保真无人机模型与无人机制导模型块
无人机可以自主飞行,用于农业、采矿、建筑等行业的检查、监控和监视等各种应用。它们还可以用于航空摄影,甚至是送披萨。
在所有这些应用程序的共同工作流程之一是让无人机遵循一组路径点使用制导控制算法。在本视频中,我们将学习使用Simulink的这些工作流程。金宝app
在没有建模和仿真的情况下飞行无人机可能会导致安全和成本问题。无人机的常见仿真工作流程包括3个步骤:
- 有了无人机的运动学模型,
- 使用路径点跟踪算法控制和调整模型,
- 可视化飞行行为,分析飞行数据。
在2018b版本中,机器人系统工具箱提供了在MATLAB和Simulink中建模和模拟无人机算法的函数和块。金宝app让我们来谈谈无人机的Simulin金宝appk块和示例,在其中您可以使用无人机制导模型块,航路点追随者块和无人机动画块来在多旋翼或固定翼无人机上实现此工作流程。
无人机仿真首先采用低保真仿真模型调整控制参数,其中不考虑风和湍流等外部扰动。无人机制导M模型块适用于低保真度,但速度快的模拟。
这个内置的例子包括一个固定翼的路径跟随模型,其中这部分是制导模型配置。无人机制导模型块包括固定翼无人机空气动力学和自动驾驶仪。这让你可以近似闭环系统的运动学行为。
这部分是航路点跟踪配置,其中航路点跟踪块为无人机计算所需的航向。它通过给出一组路径点、当前姿态和前瞻距离作为输入来实现这一点。
航向控制块是一个比例控制器,调节无人机的航向角度。您可以使用滑块来调整前方距离和航向控制值。
为了可视化飞行行为,我们使用无人机动画块。我们可以看到,一个小的前视距离和一个快速的航向控制导致一个非常弯曲的路径。然而,大的前视距离和缓慢的航向控制提供了理想的路径。
一旦低保真模型中的飞行行为满足设计规范,我们就可以用基于航空航天块集的高保真气动模型测试相同的控制参数。
Aerospace Blockset可以让您在更真实的飞行环境中表示无人机的行为,包括验证过的大气、重力、风等环境模型。第二个内置示例由一个植物模型和一个中级自动驾驶仪组成,其中您可以:
- 在高保真度和低保真度模型之间切换,
- 用低保真制导模型近似高保真模型,并提供输入阶跃信号来比较滚转角、空速和高度的响应,
- 最后,用低保真度模型和高保真度模型对航路点导航模型进行测试,并对飞行行为结果进行比较。
我们可以看到,低保真度模型和高保真度模型的输出响应是相似的。因此,我们可以使用低保真模型对不同场景的控制参数进行调优,然后对高保真模型进行相应的调优,以便在实际环境中实现。
你可以用机器人系统工具箱安装无人机库来尝试这些例子。要了解更多细节,请查看机器人系统工具箱产品页面的链接和无人机算法的参考示例。
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