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hwv1_python倒立摆_基于神经网络的小车倒立摆控制_
hwv1_python倒立摆_基于神经网络的小车倒立摆控制_
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实现了小车倒立摆的实现,基于python的实现,易懂易实现
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一级倒立摆模糊控制
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是用于学习控制理论,模糊控制等。尤其是倒立摆等的学习。
Inverted_Pendulum:一阶倒立摆离散模型的python实现
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一阶倒立摆离散模型的python实现 所需的第三方库: 麻木matplotlib
简易旋转倒立摆及控制装置 电子设计
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本文介绍了以AVR单片机为控制核心,实现了倒立摆在一定的角度范围内动态倒立以及圆周运动。同时可以通过键盘设定运行模式并且读出系统当前状态,具有较好人机界面。
强化学习控制gym下的倒立摆
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根据《Reinforcement Learning An Introduction》里的策略梯度方法,控制open AI gym库里的倒立摆。
基于stm32的倒立摆系统
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做电赛培训的时候做的一个倒立摆系统,实测可用,起摆迅速,倒立稳定
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DQN+PyTorch+gym倒立摆登山车源码&模型,博文https://blog.csdn.net/qq_33309098/article/details/104588035
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采用LQP的算法实现位置和角度的高精度跟踪
一阶倒立摆的LQR最优控制
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一阶倒立摆的最优控制仿真,对线性二次型最优控制方法的参数进行了仿真分析 。
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这篇文章介绍的魔幻立方,是一个 15 15 15 的可以翻转倒立平衡在一 个角的立方体。动量轮安装在立方体的三个面上(图一) ,它先是以高角速度旋转,然后突然刹车, 造成的力矩使魔幻立方突然翻转起来, 当立方体到达预定平衡位置附近时,在力矩电机的控制下,使其一角着地,平衡倒立。这篇文章的主要内容是是简单的方案分析以及对所建立的一维模型的具体分析
python单双摆模拟
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利用python的单双摆模拟,这个为时间限制的,可以看出接下来的混沌趋势。
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基于遗传神经网络的倒立摆控制研究_13603352.pdz
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重点介绍神经网络在倒立摆控制问题中的研究方法
基于LQR和PID的倒立摆小车控制.zip
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1.版本:matlab2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:基础教程 3.内容:matlab基础算法 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用
基于PID的倒立摆小车控制仿真
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利用PID对系统进行控制,PID控制主要计算其中的反馈系数,反馈系数利用place()进行求解,利用p进行极点配置,计算反馈系数K,进行控制系统的仿真
模糊控制倒立摆(源码).rar
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基于模糊控制理论的倒立摆系统设计,MATLAB版本。代码已通过验证,没有任何问题,直接打开运行就行了。倒立摆控制理论的发展跟随着自动控制理论的发展不断丰富完善,基本上可以分为两个阶段,即经典控制理论和现代控制理论。以PID控制和状态反馈控制为代表的经典控制理论是以频率响应法和根轨迹法为基础建立的。经典控制理论主要研究时频域系统的运动特性、系统运动的稳定性等。
基于Q学习算法和BP神经网络的倒立摆控制.pdf
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基于LQR和PID的倒立摆小车控制_倒立摆CQP_倒立摆PID_lqr_matlab_小车_
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基于LQR和PID的倒立摆小车控制,希望有需要的人能用到
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基于PSO-SA的二级倒立摆前馈补偿模糊神经网络控制 (2012年)
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以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。
基于matlabGUI的小车倒立摆pid控制
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一个用matlab的GUI编写的小车倒立摆环境,自带pid控制,适合用作控制对象,练习对比各种控制算法,可以比较直观的观察控制效果,也可以修改源代码。
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1、资源内容:基于Matlab实现LQR和PID的倒立摆小车控制仿真(源码).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,作为“参考资料”使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的
matlab.rar_inverted pendulum _位移模糊控制_基于模糊控制_小车倒立_小车控制
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1、资源内容:基于Matlab小车倒立摆系统的控制及GUI动画演示(源码+图片).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计中的部分功能,作为“参考资料”使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能
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m0_74961286
2022-12-26
资源不错,对我启发很大,获得了新的灵感,受益匪浅。
foolishfox25
2024-01-23
资源很好用,有较大的参考价值,资源不错,支持一下。
食肉库玛
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