应用控制系统 3：无人机（3D 动力学与控制）
建模+状态空间系统+模型预测控制+反馈控制+Python仿真：无人机四旋翼无人机
讲师：Mark Misin Engineering Ltd
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你会学到什么
- UAV 四旋翼无人机的数学建模
- 获得运动方程：旋转和传递矩阵
- 获得具有旋转框架的牛顿-欧拉 6 DOF 动态运动方程
- 从运动方程到无人机特定的状态空间方程
- 了解陀螺效应并将其应用于无人机模型
- 了解 Runge-Kutta 积分器并将其应用于无人机模型
- 掌握模型预测控制算法并将其应用于无人机
- 掌握反馈线性化控制器并将其应用于无人机
- 在一个全局控制器中结合模型预测控制和反馈线性化
- 使用 MPC 和反馈线性化控制器在 Python 中模拟无人机的轨迹跟踪
本课程包括：
- 27.5 小时点播视频
- 6 篇文章
- 8 个可下载资源
- 终身访问
- 在手机和电视上访问
要求
- 基本微积分：函数、导数、积分
- 向量矩阵乘法
- Udemy 课程：应用控制系统 1：自动驾驶汽车（数学 + PID + MPC）
描述
在接下来的几十年里，我们将看到的最大变革之一将是自主无人机的出现。虽然已经被广泛使用，但四轴飞行器的应用只会随着时间的推移而增长。无人机将应用于快递、娱乐、医疗、军事、救援、结构质检等人类难以到达的领域。
在许多情况下，在 3D 空间中会有预定义的轨迹，无人机需要在没有人工帮助的情况下遵循该轨迹。事实上，人类可能只是给无人机一个简单的命令让它去某个地方，然后计算机会在那个方向生成一个特定的轨迹，无人机的控制算法需要准确地确定每个旋翼应该按顺序转动多快使无人机以高精度遵循该轨迹。
这就是本课程的全部内容 – 它是关于设计、掌握和应用这些控制算法以及推导四轴飞行器的动力学方程。
在本课程中，在学习如何建模和控制 UAV 无人机并使其在 3D 环境中遵循轨迹时，您将收到一个完整的包。您不仅将学习如何通过使用 3D 动力学原理推导运动方程来对无人机系统进行数学建模，而且还将接触到一些最强大的控制技术，例如模型预测控制和反馈线性化。
在 3D 动力学中，您将学习无人机四旋翼无人机建模背后的基础数学和物理学。您将学习如何使用旋转和传递矩阵、牛顿 – 欧拉 6 自由度运动方程、工程和螺旋桨动力学中广泛使用的龙格 – 库塔积分器来描述 3D 空间中无人机四轴飞行器的位置和方向。
在课程的最后，我还会给大家讲解Python模拟器中的代码。
从根本上理解本课程中的材料，能够对其进行数学量化，并知道如何使用编码来应用它——这将为您的工程职业生涯带来您无法想象的优势。它会给你在劳动力市场上所需的竞争优势。
我很高兴开始和你一起工作。看看我的一些免费预览视频，如果你喜欢你所看到的，那么就注册课程，让我们现在开始吧！
本课程适合谁：
- 理工科学生
- 在职科学家和工程师
- 控制工程爱好者
