用matlab写一个基于ESO观测器的四旋翼无人机的状态估计代码

以下是一个基于ESO观测器的四旋翼无人机状态估计的Matlab代码示例：

% 四旋翼无人机状态估计

% 定义系统模型
A = [0 1 0 0; 0 0 0 0; 0 0 0 1; 0 0 0 0];
B = [0 0; 0 k1/m; 0 0; k2/I];
C = [1 0 0 0; 0 0 1 0];
D = 0;

% 设计观测器增益
L = place(A', C', poles)';
L1 = L(:,1);
L2 = L(:,2);

% 定义ESO观测器参数
eso_x = 0;
eso_x_dot = 0;
eso_z = 0;
eso_z_dot = 0;

% 定义状态估计变量
x_hat = zeros(4, 1);
z_hat = zeros(2, 1);

% 仿真时间和步长
t0 = 0;
tf = 10;
dt = 0.001;
t = t0:dt:tf;

% 仿真主循环
for i = 1:length(t)
    % 输入控制信号
    u = [u1_desired(t(i)); u2_desired(t(i))];
    
    % 计算真实状态
    x = [x(1) + dt*x(2); x(2); x(3) + dt*x(4); x(4)] + dt*B*u;
    
    % 计算观测器估计误差
    e_x = x(1) - x_hat(1);
    e_x_dot = x(2) - x_hat(2);
    e_z = x(3) - z_hat(1);
    e_z_dot = x(4) - z_hat(2);
    
    % 更新ESO观测器
    eso_x = eso_x + dt*(L1*e_x - L1*eso_x);
    eso_x_dot = eso_x_dot + dt*(L1*e_x_dot - L1*eso_x_dot);
    eso_z = eso_z + dt*(L2*e_z - L2*eso_z);
    eso_z_dot = eso_z_dot + dt*(L2*e_z_dot - L2*eso_z_dot);
    
    % 更新状态估计
    x_hat = [x_hat(1) + dt*x_hat(2) + eso_x; x_hat(2) + eso_x_dot; ...
        x_hat(3) + dt*x_hat(4) + eso_z; x_hat(4) + eso_z_dot];
    z_hat = C*x_hat;
    
    % 更新控制器
    % ...
    
    % 记录数据
    % ...
    
end

% 绘制结果
% ...

请注意，上述代码仅为一个示例，其中省略了一些细节，例如控制器的设计和数据记录部分。您需要根据您的具体需求和系统模型进行适当的修改和扩展