无人艇matlab数学建模代码
时间: 2024-12-28 14:25:40 浏览: 40
### 关于无人艇的MATLAB数学建模
#### 参数辨识与控制融合的无人艇仿真
对于无人艇的参数辨识和控制系统设计,可以通过反步法来实现。下面是一个简化版的MATLAB代码示例,用于说明如何构建这样的系统:
```matlab
% 定义无人艇动力学模型参数
m = 10; % 质量 (kg)
Iz = 5; % 绕Z轴转动惯量 (kg*m^2)
% 初始化状态向量 [位置,速度,角度,角速度]'
state = zeros(4, 1);
% 设置控制器增益矩阵 Kp 和 Ki
Kp = diag([10, 10]);
Ki = diag([0.1, 0.1]);
% 时间间隔 dt 和总模拟时间 T_total
dt = 0.01;
T_total = 10;
% 存储历史数据以便绘图
history = [];
for t = 0:dt:T_total
% 获取当前时刻的状态反馈 u(t)=f(x(t))
control_input = -Kp * state(1:2) - Ki * integral_error;
% 更新积分器中的累积误差
integral_error = integral_error + state(1:2)*dt;
% 计算下一刻的状态变化 dx/dt=g(u,x,t)
d_state_dt = [
state(3:end); ...
m^-1*[cos(state(3)), sin(state(3))] * control_input'; ...
Iz^-1*control_input(2)];
% 使用欧拉法更新状态变量 x(k+1)=x(k)+dx*k*dt
state = state + d_state_dt*dt;
% 将本次迭代后的结果保存起来供后续分析使用
history = [history; t, state'];
end
% 对比期望轨迹与实际航行路线并绘制图形
figure();
plot(history(:,2), 'r', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(desired_trajectory_x, desired_trajectory_y,'b--');
legend('Actual Path','Desired Trajectory')
xlabel('Time(s)')
ylabel('Position(m)')
title('Comparison of Desired and Actual Paths')
grid minor;
```
此段程序展示了基本框架,具体细节可能因应用场景不同而有所调整[^1]。
#### 结果可视化建议
为了更好地理解仿真的效果,应当制作图表来比较预期路径同真实行驶路径之间的差异。这有助于直观判断所采用的方法是否有效,并为进一步调优提供依据。
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