一、引言：无人机故障容错控制 —— 飞行安全的核心保障 四旋翼无人机凭借灵活性高、起降便捷等优势，广泛应用于航拍测绘、电力巡检、应急救援等领域。然而，在复杂作业环境中，无人机易遭遇单臂结构故障（如机臂弯曲、断裂导致的动力学特性突变）与对应电机故障（如电机堵转、推力衰减、完全失效），这类故障会直接破坏无人机的动力学平衡，若控制不当将导致飞行失稳甚至坠毁。 传统控制算法（如 PID、常规滑模控制）难以…
FPGA 板上 Simulink 与 ModelSim 联合仿真 Buck 闭环设计及调试 概述 主电路使用 Simulink 搭建，控制电路完全由 Verilog 语言实现（包括 DPWM, PI 补偿器）。适用于验证基于 FPGA 的电力电子变换器控制。由于控制回路完全由 Verilog 语言编写，仿真验证通过后可直接下载进 FPGA 板子，极大缩短了开发数字电源的研发周期。 Buck 变换器…
一、软件安装 1.1 系统配置要求 | 类别 | 需求 | | --- | --- | | 操作系统 | Windows 11 (22H2 或更高版本), Windows 10 (22H2), Windows Server 2022 | | 处理器 | 最小值：任何具有两个或更多核心的 Intel 或 AMD x86-64 处理器<br>建议值：任何具有四个或更多核心且支持 AVX2 指令集的 I…
扫频信号原理与应用 什么是扫频信号？ 扫频信号（Sweep Signal），又称为 Chirp 信号（线性调频信号）。它的核心特征是频率随时间有规律地变化。 **听觉类比：** 它的音调不是固定的，而是像警报声、雷达声或鸟鸣声一样，从低音平滑过渡到高音（上扫频），或者反之（下扫频）。 示例代码： 代码解释： 在这段 MATLAB 代码示例中，参数设定如下： 信号在 1 秒钟的时间内，完成了一次从低…
一、背景 （一）多无人机应用场景与挑战 在当今科技发展的背景下，多无人机协同作业在众多领域展现出巨大潜力，如物流配送、环境监测、应急救援以及军事侦察等。在复杂三维环境中执行任务时，无人机面临诸多挑战。这些环境可能包含山脉、建筑物、高压电线等各种障碍物，并且环境状态可能动态变化，例如突发的自然灾害导致新的障碍物出现或原有的障碍物发生移动。多无人机之间还需避免相互碰撞，确保协同作业的安全性与高效性。因…
🔥 内容介绍 一、引言：多无人机协同的'策略双擎'时代 1.1 多无人机部署的核心痛点与需求 在当今科技飞速发展的时代，多无人机协同作业在众多领域发挥着日益重要的作用。在军事侦察领域，多架无人机需要迅速、准确地覆盖目标区域，获取全面且实时的情报；农业植保场景中，无人机需高效规划飞行路径，均匀地对农田进行农药喷洒，提高作业效率和质量；灾害救援时，无人机要在复杂且危险的环境中快速响应，协同完成搜索、…
工具背景 MATLAB 2025 虽自带 Copilot 功能，但受地区、许可证限制，多数用户无法使用； 在 MATLAB 和 ChatGPT、DeepSeek 等 AI 模型之间来回切换操作繁琐，无法实现'所见即所得'的编程体验，且代码报错后的调试繁琐。 本工具箱作为 MATLAB 与多款 AI 模型的对接载体，支持 DeepSeek V3.2（基础/思考版）、Kimi K2、百度文心一言、阿里…
机器人动力学分析 机器人分析分为牛顿欧拉法、拉格朗日法、高斯法、凯恩方法。  MATLAB 提供的逆动力学采用的是牛顿欧拉法：RNE——**Recursive Newton-Euler**。 需要三个参数，第一个是给定最…
提出一种基于动态反演和扩展状态观测器（ESO）的无人机鲁棒反馈线性化自适应姿态控制器。通过动态反演将非线性姿态系统解耦为三个单输入单输出系统，结合PD控制器实现轨迹跟踪。利用ESO估计未建模动态及外部扰动并进行补偿。数值模拟表明，该控制器在抗干扰能力和轨迹跟踪精度上优于传统PID和滑模控制，适用于复杂环境下的无人机稳定飞行。
对汽车雷达在多径反射下产生的幽灵目标问题，提出了一种基于广义似然比检验（GLRT）的检测方法。将幽灵检测建模为复合假设决策问题，推导了理论性能界限并提出了凸波形优化方案。针对未知参数场景，采用稀疏增强压缩感知与 Levenberg-Marquardt 优化进行角度估计。仿真与实验结果表明，该方法在均匀线性阵列和稀疏线性阵列配置下均优于传统网格基估计器，能有效消除幽灵目标并保留真实路径，虚警率可控且接近理论界限。
研究了基于深度强化学习（DRL）的多无人机辅助边缘计算网络路径规划问题。针对传统方法在动态环境下适应性不足，文章分析了 UAV-MEC 网络架构，介绍了 DDPG、MADDPG 等核心算法在多智能体协同中的应用。通过仿真验证了 DRL 在最大化卸载数据量、最小化能耗及降低延迟方面的有效性，并讨论了状态空间爆炸、实时性等挑战及未来融合元学习与联邦学习的发展方向。
Copilot_AI 是一款 MATLAB 智能代码生成工具，支持将自然语言描述即时转化为高质量可执行代码，并提供智能错误修复功能。软件集成了运行、导出及编辑器打开等常用功能，旨在解决编程效率瓶颈，降低技术门槛，无需复杂配置即可使用。
介绍基于Q-learning强化学习的无人机三维路径规划方法。在离散栅格环境中，定义状态空间、动作空间及约束条件。通过设计包含终点奖励、碰撞惩罚、距离引导的奖励函数，结合ε-贪心策略进行训练。最终利用MATLAB实现算法，输出无碰撞最短路径，并展示收敛曲线与三维可视化结果。
介绍机器人逆运动学概念及封闭解法，基于 PUMA560 六自由度机械臂模型，利用 D-H 参数与齐次变换矩阵推导关节变量求解过程。涵盖 theta1 至 theta6 的代数解法步骤，包括奇异点讨论。最后提供完整的 Matlab 代码示例，演示如何通过已知末端位姿矩阵反解关节角度，适用于机器人运动控制学习。
介绍机器人轨迹规划的基本概念、分类及常用方法。轨迹规划涉及末端位置、速度、加速度随时间的变化，旨在实现高效平稳的运动控制。内容涵盖关节空间与笛卡尔空间两种规划方式的区别，以及多项式插值、带抛物线过渡的线性插值等常用算法。重点讲解了关节空间三次多项式插值的约束求解过程，包括位置、速度、加速度的边界条件设定与连续性处理，为机器人运动控制提供理论支持。
基于 0-1 整数规划实现无人机联盟选取的方法，旨在完成目标攻击任务的同时最小化总能耗。通过建立决策变量表示无人机选择状态，构建以总能耗为目标函数的优化模型，并考虑航程、攻击能力等约束条件。针对小规模问题采用分支定界法等精确算法，大规模问题则使用遗传算法等启发式算法。结合 Matlab 仿真验证了速度能耗关系及最优解选取，有效降低了系统能耗，提高了任务执行效率。
使用 MATLAB 实现基于多目标粒子群算法（MOPSO）的无人机三维路径规划项目。内容涵盖项目背景、目标意义、面临的挑战及解决方案、模型架构设计，并提供了核心代码示例。MOPSO 算法用于在复杂三维环境中平衡路径长度、避障风险和飞行时间等多目标优化问题，旨在提升无人机的自主飞行能力和任务执行效率。
利用自适应卡尔曼滤波器实现无人机对无人车追踪的技术方案。针对无人车运动不确定性和环境干扰挑战，阐述了自适应卡尔曼滤波在噪声估计与模型调整方面的原理。通过 MATLAB 仿真验证了该方法的有效性，展示了相对位置估计的运行结果，为复杂环境下的目标追踪提供了可靠参考。
对比分析了无人机三维路径规划的三种算法：A*、RRT 和 APF。详细介绍了各算法的原理、优缺点及适用场景，例如 A* 适合全局最优搜索，RRT 适合高维空间探索，APF 适合实时避障。提供了基于 MATLAB 的代码示例及仿真结果展示，包括路径长度比较与可视化效果，为算法选择提供参考。
研究了基于北斗导航系统的阵列天线自适应抗干扰算法。在 MATLAB 中建立了阵列模型并仿真了功率倒置和空时联合算法。提出了两种 FPGA 实现方案：基于 NIOS II 软核和基于 Verilog HDL 逻辑语言。完成了数字下变频、权值计算、数据加权等模块设计。通过硬件实验验证了 ADC、DDC、DUC 模块功能及系统抗干扰性能。实测结果表明两种方案均具备抗干扰能力，FPGA 资源占用合理，权值更新速度快，有效抑制了点频和宽带干扰。
