卡尔曼AHRS 基于卡尔曼滤波器的AHRS C ++库，内置传感器校准和倾斜补偿。可与陀螺仪，加速度计和磁力计组合一起使用。 建立没有依赖性，利用模板，不依赖异常，并且避免了动态内存分配。 适用于Linux和实时嵌入式设备。 在RaspberryPi上使用Pololu Minimu-9 v5进行了测试。 建造 构建遵循标准的CMake程序； 在项目目录中运行： mkdir build && cd build cmake .. cmake --build . 用法 该库可通过CMake构建获得。 它没有系统范围的安装，而是最好将源代码放在项目中，并与add_subdirectory(lib/minimu)和target_link_libraries(target ahrs::ahrs) 。 要使用AHRS系统，请实现需要read方法的Sensor接口。 应该为每个AHRS传感器执行此操

食饵捕食模型模型建模与仿真课程的实践练习 这个项目是由我在“建模和仿真”课程中编码的，它包含四个不同的练习。 建模和仿真是我们在IST学习期间选择的第一门选修课，并且由从事此工作的研究人员教授。 这种选择代表了我对系统互连以及随之而来的所有事物的热情。 在建模和仿真课程中，我学习了如何处理简单的问题，例如： 以矩阵形式（一维或多维）描述非线性系统； 状态空间建模，模型线性化和动态行为分析； 包含李雅普诺夫稳定性理论的非线性系统的稳定性； 用最小二乘法估计动态系统的参数； 关于离散事件系统的马尔可夫链问题； 惯性和车身参考系的互连，用于对自动驾驶汽车进行建模。 我们如何以数字方式（离散时间）研究自然问题（连续问题）？ 本练习模拟SIMULINK中的非线性系统，例如汽车运动，共生食肉动物/猎物关系或双摆运动。 使用MATLAB软件可以管理仿真和评估结果。 伺服机构如何表现？ 基于状态空间变换，此练习涉及伺服机制的行为及其对多种刺激的响应。 在他的稳态下，我们如何预测非线性系统的响应？ 在这里，它使用状态空间进行工作，状态空间表示稳态模型的线性化，例如节拍器在稳态点附近振荡。 根据他的过渡态

control-systems-and-reinforcement-learning.pdf 控制系统与强化学习.pdf

控制工具箱 这是Control Toolbox，这是一个有效的C ++库，用于机器人技术中的控制，估计，优化和运动计划。 链接至Wiki， 在找到详细的文档。 总览 这是ADRL控制工具箱（'CT'），这是一个开放源代码的C ++库，可用于高效建模，控制，估计，轨迹优化和模型预测控制。 CT适用于各种动态系统，但具有专门为机器人设计的其他建模工具。 该页面概述了其一般概念，主要构成部分并重点介绍了选定的应用示例。 该库包含多种工具，用于设计和评估控制器，对动态系统进行建模并解决最佳控制问题。 CT的设计考虑了以下特征： 系统与动力学： 由常微分或差分方程控制的系统的直观建模。 轨迹

L1_AC 在这个项目中，使用MATLAB / Simulink I从非线性飞机模型开始设计并测试了基于L1自适应控制的自适应飞行控制。 包含的描述在simulink MATLAB / Function内部 飞机参数（NOMINAL）由INIT.m设置。在某些给定条件下，按照TAS和姿态（仅是平稳状态飞行）修剪飞机。TRIM.m脚本返回使飞机保持在一定高度所需的输入。给定的飞行条件。 L1AC以线性系统表示形式工作，因此系统在调整后的条件附近线性化。 动态和控制矩阵A和B通过“ estrai.m”提取 然后，POLE_PLACEMENT.m使用A和B矩阵计算横向和纵向动力学的反馈矩阵K 控制律参数的设计是脚本TEST_NAVION和TEST_NAVION_LAT的工作 PLOTTING.m在单个图中绘制主要状态变量PLOTTING2.m在子图中绘制主要状态变量PLOTTING3.m在子

AUV前进动力 6DOF AUV的动态模型 一些准则 在zigzagvert.m和zigzagvert_bp_bs.m中的图下方的“ saveas”行中更改文件夹名称

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