轨迹平滑
-
Online UAV path planning including online planning schedule
Online UAV path planning including online planning schedule， splane smoothing algorithm and QPSO algorithm -
MATLAB实现的稳态ABR卡尔曼滤波轨迹平滑系统
本项目基于MATLAB开发，利用稳态卡尔曼滤波器实现自适应基线重置（ABR）算法，对含噪声的运动位置测量进行实时平滑处理。系统支持自定义初始状态、平滑系数及噪声参数，适用于轨迹去噪与运动数据分析。 -
基于卡尔曼滤波的WSN节点定位修正系统
该项目旨在通过卡尔曼滤波算法显著提升无线传感器网络（WSN）中未知节点的定位精度与轨迹平滑度。系统首先在设定的监测区域内布置已知位置的锚节点，模拟生成未知节点的运动路径或静态坐标，并建立基于信号强度（RSSI）或到达时间（TOA）的测距观测模型。针对无线信号在复杂环境下受到的多径效应、阴影衰落及高斯随机噪声干扰，项目核心功能模块会利用卡尔曼滤波器的递归优化机制，通过状态预测与测量更新两个阶段，对节点的位置状态进行实时校准。系统支持对不同噪声强度的环境进行仿真，能够自动计算并融合前一时刻的状态估计值与当前时 -
固定边界三次样条插值计算与可视化系统
本项目通过MATLAB环境实现固定边界条件（Clamped Boundary Conditions）的三次样条插值算法。在给定一组离散数据点以及区间两端已知的一阶导数（斜率）条件下，系统会自动通过建立并求解三对角线性方程组来确定每个节点处的二阶导数。该程序的核心优势在于能够确保生成的曲线在所有内部节点处保持二阶导数的连续性，从而在物理意义上实现极高的平滑度。在具体实现上，程序利用追赶法（Thomas算法）高效求解插值系数，避免了直接求逆带来的计算开销和数值不稳定性。此工具适用于机械轨迹平滑、精密零件轮廓拟 -
基于A星算法与平滑处理的无人机路径规划仿真系统
本系统旨在解决无人机在复杂静态障碍物环境中的最优路径规划问题。系统首先利用MATLAB构建精细的三维或二维栅格地图模型，用以模拟真实环境中的建筑、树木或禁飞区等障碍物。系统的核心功能分为路径搜索与路径优化两个阶段：在搜索阶段，采用改进的A*算法，通过设计高效的启发式评价函数，在复杂的地图空间中快速定位从起始点到目标点的最短离散路径。在路径优化阶段，针对A*算法生成的原始路径存在折点多、角度尖锐、不符合无人机物理运动学特性等问题，引入了B样条曲线插值或多项式拟合技术对路径进行平滑处理。平滑后的路径在严格保持 -
机械臂路径规划与避障仿真系统
该项目提供了一套完整的机械臂运动路径规划MATLAB实现方案，主要用于模拟和学习六自由度机械臂在三维空间内的避障与轨迹生成任务。系统首先通过D-H参数法建立机械臂的几何模型，并调用逆运动学算法将笛卡尔空间的目标点转换为关节空间的控制角度。在路径规划核心部分，实现了基于采样理论的RRT（快速扩展随机树）路径搜索算法，配合碰撞检测机制，确保生成的每一段轨迹都能绕过预设的障碍物。为提升运动质量，程序对离散路径点进行了平滑化处理，采用五次多项式插值技术确保关节角速度和加速度在运动过程中连续且无突变。本项目代码逻辑 -
基于Kalman滤波的预测与平滑算法实现
该项目提供了一套完整的离线与在线Kalman处理源代码，涵盖了卡尔曼滤波、一步预测以及卡尔曼平滑三个核心模块。滤波模块通过递归算法实时处理带有噪声的传感器数据，以获得最优状态估计。一步预测模块利用当前状态与状态转移矩阵对下一时刻的状态进行提前预测，广泛应用于雷达目标跟踪、自动导航及时间序列预测等领域。平滑模块则针对已采集的完整数据集，利用后向处理机制进一步优化滤波结果，有效减小估计误差并提高轨迹的平滑度。本代码集支持多维状态空间建模，适用于线性动态系统，并提供了详细的协方差更新与增益计算过程，方便科研人员 -
多算法最短路径寻优与路径规划系统
本项目致力于在复杂的二维或三维地图环境中，利用MATLAB强大的数值计算能力实现最优路径的搜索与规划。系统涵盖了多种经典的图论算法与启发式搜索算法，包括Dijkstra算法、A-star算法以及蚁群优化算法等。程序的核心功能在于根据给定的起点与终点，在存在障碍物的空间内自动规避冲突，寻找出距离最短、成本最低或通行时间最少的路径。实现方法上，系统首先对环境进行建模，支持栅格地图法和拓扑网络法，通过将实际地图离散化处理，构建节点与边之间的权重关系。在搜索过程中，程序动态评估路径节点的代价函数，实时更新开放列表
