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好的，这是一篇关于“回波状态网络（ESN）在固定翼无人机非线性控制中的应用”的论文，附带必要的背景介绍和分析，以及对Matlab代码实现的说明。固定翼无人机由于其航程远、载荷能力强等优点，在军事侦察、农业植保、物流运输等领域得到了广泛应用。然而，固定翼无人机是一个复杂的非线性、强耦合系统，受到各种内外扰动的影响，对其进行精确控制面临着巨大的挑战。传统的线性控制方法难以应对这种复杂性，而基于模型的非
在无线传感器网络中，利用无人机（UAV）作为传感器节点（SNs）的移动数据收集器是一种节能的技术，可以延长网络的寿命。在本文中，考虑了传感器节点和无人机之间的一般衰落信道模型，我们联合优化传感器节点的唤醒时间表和无人机的轨迹，以最小化所有传感器节点的最大能量消耗，同时确保可靠地从每个传感器节点收集所需数量的数据。我们将我们的设计建模为一个混合整数非凸优化问题。通过应用逐步凸优化技术，提出了一种高效
摘要: 无人机路径规划在复杂山地环境下面临诸多挑战，例如地形障碍、不可预测的气象条件以及潜在的危险区域。本文提出了一种基于改进鸽群优化算法(PIO)的无人机路径规划方法，用于解决复杂山地环境下的危险模型路径规划问题。该方法将山地地形、危险区域等因素融入代价函数，并通过改进的鸽群优化算法高效地搜索最优路径，最终实现无人机在复杂山地环境下安全、高效地飞行。实验结果表明，该方法相比传统算法具有更高的路径
Koopman-MPC框架通过数据驱动的非线性系统线性化，为四旋翼无人机的高效控制提供了理论创新与技术突破。其在实时性、鲁棒性和可扩展性方面的优势，使其在物流配送、灾害救援等复杂场景中展现出广阔应用前景。未来研究需进一步解决模型泛化与硬件集成问题，推动该技术从实验室走向实际部署。📚2 运行结果🎉3参考文献文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删
定义：模型预测控制是一种基于数学模型的先进控制策略，它通过预测系统未来的行为来生成当前时刻的控制信号。这种方法能够处理系统的非线性、时变性和约束条件，具有较好的鲁棒性和适应性。优势鲁棒性：对模型的不确定性和外部干扰有较好的容忍度。适应性：能够处理系统的时变性和非线性特性。优化能力：能够在有限的时间内生成最优或次优的控制策略。
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基于神经网络为无人机开发模型预测控制（MPC）方案是一个结合了先进控制技术和人工智能算法的复杂过程。
固定翼无人机简化燃油燃烧仿真的模拟模型旨在对无人机的燃油消耗和燃烧过程进行模拟，以评估其航程、续航时间和效率等性能指标。通过考虑燃料的化学成分、燃烧反应的热力学特性以及发动机的性能参数，可以模拟燃油在不同工况下的燃烧效率和能量释放情况。通过该模型，可以将燃油消耗和燃烧过程与无人机的飞行性能相联系，评估不同动力系统配置对无人机续航能力的影响。固定翼无人机简化燃油燃烧仿真的模拟模型可以帮助设计人员评估
基于ABC的新型概率密度模型通过环境建模优化与算法改进，显著提升了无人机路径规划的效率和安全性。其核心创新在于将路径规划转化为概率密度函数的优化问题，并通过改进ABC算法克服了传统方法的局部最优和动态适应性缺陷。未来研究需进一步解决动态环境下的实时性与多机协同挑战，推动理论向实际应用的转化。📚2 运行结果clear allclose allclcNP=40;D= 40;runtime=1;end
随着无人机技术的飞速发展及其在军事和民用领域的广泛应用，对无人机飞行控制系统的性能要求也日益提高。模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制策略，因其能够处理系统约束、优化未来性能的特点，在无人机控制领域展现出巨大的潜力。然而，传统的MPC方法在处理无人机非线性、高维度的复杂动力学时面临挑战。本文旨在探讨一种基于神经网络的MPC方案，以解决无人机模型不确定性和非线性问题，从而实现更精确、鲁棒的飞行控
有效部署蜂窝连接的无人机网络需要高效的手段来最小化无人机与地面用户之间的相互干扰。此外，现有的Sub-6 GHz频段极度拥挤，使得为无人机分配未使用的资源块（RBs）变得极具挑战性。本文提出了一种基于学习的无人机路径规划方法，该方法在基站（BS）端利用非正交多址接入（NOMA）和深度Q网络（DQN）方法，以解决大规模连接和空对地干扰问题。所提出的NOMA-DQN学习方法联合优化了无人机的传输功率和
本文将详细介绍一个双旋翼直升机模型的 Simulink MATLAB 仿真，以及如何使用该仿真来模拟直升机的动力学特性。本文介绍了使用 Simulink MATLAB 进行双旋翼直升机仿真的方法，并提供了一些具体的案例。通过搭建仿真模型，我们可以分析直升机的动力学特性，评估系统的性能，并进行优化和改进。Simulink MATLAB 是一个强大的工具，可以帮助我们更好地理解和设计复杂的系统。
本研究针对传统蝙蝠算法在农用无人机路径规划中易陷入局部最优、搜索效率低等问题，提出一种改进蝙蝠算法。通过引入动态惯性权重调整策略、精英反向学习机制以及自适应步长更新规则，增强算法的全局搜索和局部开发能力。将改进算法应用于农用无人机路径规划，以作业区域障碍物分布、飞行距离、飞行时间等为约束条件，构建路径规划模型。仿真实验与实际应用测试表明，改进蝙蝠算法相比传统算法及其他对比算法，能更快速找到更优路径
当低空作业不再是几台无人机的实验，而是数百架飞手与成千上万亩农田的产业实践，平台必须回答一个问题：谁该为飞行的后果负责？随着平台走进湖北的果园、黑龙江的稻田、戈壁的荒漠，荷鲁斯之眼被迫承担更多任务。今天的荷鲁斯之眼，已经不再是一颗“硬件大脑”，而是平台的伦理中枢接口。在这一阶段，最大的伦理风险是：技术的权威，是否会压过人的最终决策？若完全透明，农户喷洒的数据、飞手的操作习惯，都会变成裸奔的隐私。它
基于分布式模型预测控制的多固定翼无人机的共识控制是一种研究领域，旨在实现多架无人机之间的协同飞行任务。这种研究通常涉及到无人机之间的信息共享、协调和决策制定。在该研究中，每架固定翼无人机都被视为一个独立的智能体，并且可以通过通信网络相互交换信息。基于分布式模型预测控制的方法利用传感器和通信设备来实现无人机之间的环境感知和信息交流，从而共同制定飞行策略和路径规划。通过共识控制，多固定翼无人机可以实现
GeoNav 通过模拟人类处理复杂规划问题的从粗到细的思维方式，为语言目标空中导航任务提供了一个有效的解决方案。
以下是关于基于MPC（模型预测控制）、PID（比例-积分-微分控制器）、以及ode15s（MATLAB中的常微分方程求解器）的无人机开发模型预测控制的研究文档概要：无人机（UAV）在航拍、货物配送、搜索救援等领域的应用日益广泛，对其自主导航和轨迹跟踪能力提出了更高要求。模型预测控制（MPC）作为一种基于模型的控制技术，通过预测未来状态并优化控制输入来实现对复杂系统的控制，非常适合用于无人机的控制系
基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免研究是指利用学习的Koopman算子和控制边界函数（CBF）来实现无人机的碰撞避免。这种方法结合了动力学系统的模型和安全性约束，通过学习系统的动态特性和边界函数来设计出一个控制策略，使得无人机在避免碰撞的同时，能够实现其特定任务目标，比如着陆等。这项研究旨在提高无人机的飞行安全性和任务执行效率，为实际应用场景中无人机的自主飞行提供更多可靠的解决方案。碰
基于Matlab的四旋翼无人机动力学PID控制仿真，具体内容包括：运用欧拉方程对地面坐标到机体坐标的转换矩阵进行了推导在无人机动力学模型基础上，采用经典PID控制算法对其内环姿态和外环位置进行控制说明文档：①详细推导四旋翼飞行器的数学模型②PID控制器的设计、位置回路控制器设计、姿态回路控制器设计③PID参数调整④仿真结果分析98
本文为四旋翼无人机（UAV）的跟踪控制提供了新的结果。无人机有四个输入自由度，即四个旋翼推力的大小，用于控制六个平移和旋转自由度，实现四个输出的渐近跟踪，即车辆质心的三个位置变量和一个车身固定轴的方向。引入了全球定义的四旋翼无人机刚体动力学模型作为分析的基础。在特殊的欧几里得群SE（3）上开发了一种非线性跟踪控制器，并显示出它具有几乎是全局的理想闭环性质。几个数值示例，包括四旋翼飞行器从最初颠倒中
无人机视角yolo多模态、模型剪枝、国产AI芯片部署
如何训练使用——超高清无人机图像建筑物分割数据集，0.08米，共18396张，尺寸为4096×4096，或处理为1177344张尺寸为512×512图像
YOLOv11作为YOLO系列的最新版本，通过其强大的目标检测能力，能够在实时环境中准确、高效地识别和定位障碍物，特别适用于盲人导航系统。尤其是在复杂的城市环境中，盲人面临的障碍物检测问题更加严峻。该数据集包含了各种盲人行走场景中的障碍物图像，包括不同类型的障碍物（如人、车、路障等），以及不同环境条件下的图像（如白天、夜晚、阴雨天等），确保模型在复杂环境下仍能保持高效的检测能力。基于YOLOv11
如何使用Yolov8训练使用——无人机航拍输电线路悬垂线夹数据集，无人机航拍输电线耐张线夹数据集检测无人机航拍图像数据集，1900图片，悬垂线夹识别，voc格式
【完整源码+数据集+部署教程】无人机目标检测系统源码和数据集：改进yolo11-efficientViT
由辽宁科技大学主办的2025年第五届计算机视觉与模式分析国际会议（ICCPA 2025）将于2025年5月16日至18日在中国鞍山召开。ICCPA 2025汇集了来自世界各地的计算机视觉与模式分析领域的学者、研究人员、工程师和企业家，旨在搭建一个促进学术交流和成果共享的重要平台，共同探讨该领域的最新研究成果和发展趋势。
教大家如何在手搓的飞控上，修改硬件引脚定义，适配APM与BF官方源码，编译适配自己的固件！
无人机高光谱数据拼接
本项目基于YOLOv11深度学习框架，开发了一套针对无人机的实时识别与检测系统，适用于安防监控、空域管理等领域。系统以单类别（drone）为目标，通过优化模型结构和训练策略，实现了对无人机目标的高精度检测。项目采用轻量化设计，兼顾计算效率与准确性，可部署于边缘设备（如Jetson系列）或无人机管控平台，为低空安全提供智能化解决方案。
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