飞行器

这篇《建模-飞行器航迹最优规划.pdf》算是比较经典的数学建模竞赛题目，尤其是那个迷宫算法的思路，挺有趣的。这个算法通过特殊设计，使得最优航迹规划在多约束条件下能够迅速收敛，节省了大量计算时间，其他队伍需要几个小时才能搞定，的算法只需要半分钟。虽然比赛时因为一些小失误没拿到更高的奖项，但从中学到的算法技巧和思维方式还是蛮有价值的。论文里有 MATLAB 代码，可以参考一下，不过命名有点乱，你看着用就好。如果你对算法和优化有兴趣，这篇论文值得一读，能你更好地理解如何在复杂的条件下设计高效算法。

这是一款用于飞行器气动估算的Matlab程序，采用涡格法，能有效估算气动数据。

在使用Matlab开发飞行器的过程中，我们着重于辅助动力指数的计算。这项工作通过确定李雅普诺夫指数来实现混沌检测算法。

MATLAB应用：小型飞行器空中回收技术开发。展示了利用拖缆系统对小型飞行器进行空中回收的概念。

这款飞行器姿态控制 MATLAB 代码挺适合做空中操控实验的，是用于空中摇滚的控制任务。它包括了几个专门的功能模块，比如rnw_ros和rnw_msgs，这些专门针对摇滚的任务优化过。而uwb_mocap_broadcast则用来传输位置信息。至于四旋翼的控制，djiros和n3ctrl两个模块你快速实现四旋翼硬件控制，支持大疆 N3 飞行控制器。硬件需求也比较简单，基本上就是配合 DJI 集成块、OptiTrack 运动捕捉系统和一些 UWB 发射器。你可以通过仿真来进行控制测试，也可以在 DJI Assistant 下跑真机测试，设置也直观。总体来说，这个项目挺适合空中操控爱好者和开发者使

该库提供了一个开放源码平台，用于简单四旋翼飞行器的 MATLAB 仿真，适用于本科生开发和测试控制算法。所有源码经过严格测试，确保可以直接运行。欢迎随时与作者联系，获得使用支持。

Mitsuba 的飞行时间渲染器MitsubaToFRenderer还挺有意思的，用 MATLAB 也能搞定复杂的椭球场景渲染，效果还蛮惊艳。它支持用 Docker 一键跑，推荐用adithyapedireda/mitsubatofrenderer这个镜像，预装好了环境，Windows、Mac、Ubuntu 都能跑，省事不少。 本地装也行，在ubuntu16.04和ubuntu20.04上都测试过，按照INSTALL.txt和INSTALL_20.04.txt走一遍就行。运行参数啥的看下USAGE.txt，写得比较清楚，适合直接上手调试。 渲染完的.exr图还能直接转视频，脚本在INSTALL

飞机飞行特性评估pfjdxn.m用途：评估飞机的平飞加减速能力，包括平飞加速时间、加速距离、减速时间和减速距离。用法：在Matlab命令行执行pfjdxn.m。结果：生成相关数据曲线。

在IT领域，优化算法是解决复杂问题的重要工具，而量子粒子群优化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）就是其中一种强大的全局优化技术。QPSO结合了传统粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的简单性和量子力学的概念，以寻找复杂多维空间中的最优解。将深入探讨QPSO算法及其与Levy飞行的改进，以及如何在MATLAB环境中实现这些算法。粒子群优化是一种基于群体智能的优化方法，源于对鸟群和鱼群等自然界群体行为的模拟。在PSO中，每个“粒子”代表一个可能的解决方案，它们在搜索空间中移动并更新其速度和

布谷鸟搜索算法，以莱维飞行为基础，是一种新兴的优化技术，模拟鸟类觅食路径的效率。该算法通过模仿鸟类飞行中的食物搜索策略，有效地解决了复杂优化问题。