膻味满满美羊羊-Sprint Collection

肥嘟嘟 2021-11-20 22:36:20
The Link Your Classhttps://bbs.csdn.net/forums/MUEE308FZ
The Link of Requirement of This Assignmenthttps://bbs.csdn.net/topics/603251839
Team Name膻味满满美羊羊
The requirements for this assignmentAlpha Sprint Collection
Leader's Name, MU ID and FZU ID19105495 & 831901322 Shuo Qiu
Member1's Name, MU ID and FZU ID19105461 & 831901312 Shuqiang Wei
Member2's Name, MU ID and FZU ID19104391 & 831901323 Haiting Luo
Member3's Name, MU ID and FZU ID19105002 & 831901310 Yifan Zhou
Member4's Name, MU ID and FZU ID19104987 & 831901324 Xuetong Liu
Log NameBlog Address
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day1https://bbs.csdn.net/topics/603409864
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day2https://bbs.csdn.net/topics/603410006
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day3https://bbs.csdn.net/topics/603410007
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day4https://bbs.csdn.net/topics/603409790
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day5https://bbs.csdn.net/topics/603409865
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day6https://bbs.csdn.net/topics/603409956
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day7https://bbs.csdn.net/topics/603410008

The workload of Alpha Sprint

name of each log blogcorresponding dateamount of work completedremaining workpercentage of the completed work to the total work
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day111.1114.3%85.7%5%
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day211.1228.6%71.4%20%
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day311.1442.9%57.1%30%
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day411.1657.1%42.9%50%
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day511.1771.4%28.6%60%
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day611.1985.7%14.3%90%
膻味满满美羊羊 - Sprint log Day711.20100%0%100%

The github repository

https://github.com/VelezSybthon/CodeShare

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内容概要:本文研究了面向复杂海洋环境的无人水面艇(USV)编队控制问题,提出了一种双层模型预测控制(MPC)理论与鲁棒协同控制方法。上层负责编队构型的优化与全局路径规划,通过求解优化问题实现多艇协同构型的动态调整;下层基于非线性MPC框架实现各无人艇的运动控制与精确轨迹跟踪,充分考虑了系统动力学约束、外部环境干扰(如风浪流)及模型不确定性。通过引入鲁棒控制策略,增强了系统在复杂动态海洋环境下的抗干扰能力与控制稳定性。研究在Matlab平台上完成了算法的完整代码实现与仿真验证,结果表明所提方法能够有效实现多艇在复杂环境下的高精度、强鲁棒性协同编队控制。; 适合人群:具备自动控制、机器人、海洋工程或相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事多智能体协同控制、无人系统自主导航或模型预测控制算法研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标:①为无人水面艇在复杂、动态、不确定的海洋环境下执行编队任务提供先进的控制理论与技术方案;②通过完整的Matlab代码实现,方便研究人员复现、验证、改进双层MPC与鲁棒协同控制算法;③促进模型预测控制与鲁棒控制理论在多智能体系统、无人装备协同作业等领域的深度融合与应用发展。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入剖析双层控制架构的设计逻辑、MPC优化问题的构建过程以及鲁棒性处理机制的具体实现,重点关注算法如何处理模型误差、外部干扰和系统硬约束,以全面掌握其在复杂场景下的工程应用潜力。

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