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⛄ 内容介绍
时变风下无人机航迹跟随策略仿真可以通过以下步骤进行：
- 定义风场模型：根据实际情况或仿真需求，构建适当的时变风场模型。可以使用气象数据、数值模拟或其他风场生成算法来模拟时变的风速和风向。
- 确定跟随目标航迹：选择一条预定的目标航迹，该航迹由目标点序列或参数化轨迹表示。考虑任务需求和安全要求，确定无人机需要跟随的目标航迹。
- 设计航迹跟随控制器：根据跟随策略和控制要求，设计航迹跟随控制器。常见的控制方法包括经典的PID控制器、自适应控制器、模型预测控制等。
- 仿真环境设置：建立仿真环境，包括无人机动力学模型、风场模型、控制器模型等。可以使用仿真平台（如MATLAB/Simulink、ROS/Gazebo等）进行建模和仿真。
- 执行仿真：在仿真环境中执行航迹跟随仿真。根据设定的初始条件，让无人机按照预设策略进行航迹跟随，并考。
- 仿真结果分析：分析仿真结果，评估无人机航迹跟随策略的性能和鲁棒性。可以考虑使用指标如偏差、稳定性、响应时间等来评估无人机的跟随性能。
- 参数调优和验证：根据仿真结果，在必要时对控制器或算法参数进行调优，并进行验证。通过迭代优化的过程，逐步改进航迹跟随策略的性能和鲁棒性。
需要注意的是，时变风下的无人机航迹跟随问题涉及动力学建模、控制器设计、仿真环境构建等多个方面。具体的方法和步骤可能会因实际需求、平台选择和仿真工具而有所不同。
⛄ 部分代码
function [ E1,E2,C,gamma_end ] = OrbitCenter( p,R,k1,k2,key)
% find the center and radius of the orbit path from three points on the
% circle
C = zeros(2,1);
x = p(1); y = p(2);
if atan(k1)<0
ang1 = atan(k1)+pi;
else
ang1 = atan(k1);
end
if atan(k2)<0
ang2 = atan(k2)+pi;
else
ang2 = atan(k2);
end
if abs(ang1-ang2)>pi/2
alpha = (pi-abs(ang1-ang2))/2;
else
alpha = abs((ang1-ang2)/2);
end
dx = R*cos(alpha);
dy = R*sin(alpha);
switch key
case 1,
E1(1) = x-2*dx;
E1(2) = 300;
E2(1) = x-2*dx*cos(alpha*2);
E2(2) = y-2*dx*sin(alpha*2);
gamma_end = pi-(pi/2-2*alpha);
C(1) = x-dx;
C(2) = y-dy;
case 2,
E1(1) = x+2*dx;
E1(2) = 300;
E2(1) = x+2*dx*cos(alpha*2);
E2(2) = y-2*dx*sin(alpha*2);
gamma_end = pi+(pi/2-2*alpha);
C(1) = x+dx;
C(2) = y-dy;
case 3,
E1(1) = x-2*dx;
E1(2) = 20;
E2(1) = x-2*dx*cos(alpha*2);
E2(2) = y+2*dx*sin(alpha*2);
gamma_end = (pi-(pi/2-2*alpha));
C(1) = x-dx;
C(2) = y+dy;
case 4,
E1(1) = x+2*dx;
E1(2) = 20;
E2(1) = x+2*dx*cos(alpha*2);
E2(2) = y+2*dx*sin(alpha*2);
gamma_end = (pi+(pi/2-2*alpha));
C(1) = x+dx;
C(2) = y+dy;
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 王者思,李瑞贤,张健,等.基于Matlab的无人机自主飞行航迹规划与仿真[C]//全国第二届信号处理与应用学术会议.0[2023-06-25].
[2] 牛涛.基于自抗扰控制器的无人机航迹跟踪研究与仿真[D].武汉理工大学[2023-06-25].
[3] 王绪芝,姚敏,赵敏,等.基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真[J].指挥控制与仿真, 2012, 34(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1673-3819.2012.01.007.
