Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ » Kỹ Thuật - Công Nghệ » Tự động hoá
11 trang
61 lượt xem
2
0

Xây dựng thuật toán xác định vị trí và tư thế cho phương tiện ngầm

Bài viết đưa ra một cách tiếp cận mới trong việc xác định vị trí và tư thế của phương tiện ngầm thông qua việc đo đạc một số tham số giữa phương tiện ngầm và các phao thu phát tín hiệu, trên cơ sở ứng dụng thuật toán truy hồi Newton-Raphson. Kết quả mô phỏng đã khẳng định được tính đúng đắn của thuật toán đề xuất

Từ khoá:

visumika2711

Thuật toán truy hồi

Phao thu phát tín hiệu

Phương tiện ngầm

Thuật toán truy hồi Newton-Raphson

Tư thế cho phương tiện ngầm

Share
/
11

Có thể bạn quan tâm

Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Xây dựng thuật toán dẫn đường và điều khiển cho phương tiện ngầm

Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Xây dựng thuật toán dẫn đường và điều khiển cho phương tiện ngầm

28 trang
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Xây dựng thuật toán dẫn đường và điều khiển cho phương tiện ngầm

Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Xây dựng thuật toán dẫn đường và điều khiển cho phương tiện ngầm

147 trang

Tài liêu mới

Đồ án tốt nghiệp Cơ điện tử: Thiết kế mô hình nhà thông minh

Đồ án tốt nghiệp Cơ điện tử: Thiết kế mô hình nhà thông minh

128 trang
Mô hình động lực học của hệ thống vũ khí tự động cỡ nhỏ gắn trên robot chiến đấu khi bắn

Mô hình động lực học của hệ thống vũ khí tự động cỡ nhỏ gắn trên robot chiến đấu khi bắn

9 trang
Tổng hợp bộ điều khiển phi mô hình kháng nhiễu góc Pitch bám điểm vận hành công suất tối ưu cho tua-bin gió dựa trên hệ logic mờ

Tổng hợp bộ điều khiển phi mô hình kháng nhiễu góc Pitch bám điểm vận hành công suất tối ưu cho tua-bin gió dựa trên hệ logic mờ

9 trang
Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi cho kênh đứng của máy bay không người lái cỡ nhỏ

Tổng hợp bộ điều khiển thích nghi cho kênh đứng của máy bay không người lái cỡ nhỏ

6 trang
Thuật toán tạo quỹ đạo ngẫu nhiên cho UAV mô tả trong hệ tọa độ Frenet giản lược

Thuật toán tạo quỹ đạo ngẫu nhiên cho UAV mô tả trong hệ tọa độ Frenet giản lược

9 trang
ISDNN: A deep neural network for channel estimation in massive MIMO systems

ISDNN: A deep neural network for channel estimation in massive MIMO systems

7 trang
Ước lượng trạng thái sạc của pin dựa trên thuật toán VFFRLS kết hợp mạng Neural

Ước lượng trạng thái sạc của pin dựa trên thuật toán VFFRLS kết hợp mạng Neural

8 trang
Thiết kế bộ điều khiển trượt Backstepping cho UAV kiểu Quadrotor có tính đến sự bất định của mô hình

Thiết kế bộ điều khiển trượt Backstepping cho UAV kiểu Quadrotor có tính đến sự bất định của mô hình

4 trang
Phương pháp phát hiện đối tượng trong hệ thống nhúng phục vụ bài toán điều khiển robot bám đối tượng thời gian thực

Phương pháp phát hiện đối tượng trong hệ thống nhúng phục vụ bài toán điều khiển robot bám đối tượng thời gian thực

7 trang
Model-free recursion-based control for 5-degree-offreedom under-actuated Autonomous Underwater Vehicles via online-tranining neural network

Model-free recursion-based control for 5-degree-offreedom under-actuated Autonomous Underwater Vehicles via online-tranining neural network

15 trang
Bài giảng Thiết kế điều khiển 2

Bài giảng Thiết kế điều khiển 2

21 trang
Bài giảng Thiết kế điều khiển 1

Bài giảng Thiết kế điều khiển 1

18 trang
Bài giảng Điều khiển nối mạng - TS. Trịnh Hoàng Minh

Bài giảng Điều khiển nối mạng - TS. Trịnh Hoàng Minh

63 trang
Bài giảng Lý thuyết điều khiển - TS. Nguyễn Thu Hà

Bài giảng Lý thuyết điều khiển - TS. Nguyễn Thu Hà

354 trang
Bài giảng Phương pháp phần tử hữu hạn (Finite Element Methods) - Prof. M.C. Nguyen

Bài giảng Phương pháp phần tử hữu hạn (Finite Element Methods) - Prof. M.C. Nguyen

166 trang

AI tóm tắt

- Giúp bạn nắm bắt nội dung tài liệu nhanh chóng!

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015