swarm formation learning

最新推荐文章于 2024-11-05 19:44:08 发布
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#swarm formation

以下是仿真的分析

rostopic echo /drone_6_planning/finish
data: True
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data: True
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rviz每发布一次2d goal当到达goal时， finish发布true

广播节点bridge

/drone_999_bridge_node

广播ip

bridge.launch

Swarm-Formation无人机分布式集群算法浅析与仿真测试
AMOVLAB(阿木实验室)
10-21 3825
我们近期把SwarmFormation这套算法开源的ROS功能包与PX4仿真进行结合，在gazebo仿真平台上复现了该套算法并取得了不错的表现...
Swarm 源码解析
liuliuzi_hz的博客
02-05 2394
Swarm介绍 Swarm是Docker公司在2014年12月初发布的一套较为简单的工具，用来管理Docker集群，它将一群Docker宿主机变成一个单一的，虚拟的主机。Swarm使用标准的DockerAPI接口作为其前端访问入口，换言之，各种形式的DockerClient(dockerclient in go, docker_py, docker等)均可以直接与Swarm通信。Swarm几乎全
【github项目学习】Swarm-Formation
qq_44768318的博客
09-03 1158
高飞实验室集群。
Swarm-Robotic-Formation-Control-master_swarm_formationcontrol_fo
10-03
Swam Formation Control
【亲测免费】 Swarm-Formation 开源项目教程
gitblog_00282的博客
08-19 788
Swarm-Formation 开源项目教程 本教程旨在指导用户了解并快速上手 ZJU-FAST-Lab/Swarm-Formation 开源项目，该项目专注于密集环境中实现大规模无人机编队飞行的分布式轨迹优化。本教程将涵盖项目的基本结构、关键的启动文件以及配置文件的解析。 1. 项目目录结构及介绍 Swarm-Formation │ ├── src # 源代码文...
Swarm-Formation 开源项目教程
gitblog_00284的博客
08-19 440
Swarm-Formation 开源项目教程 项目介绍 Swarm-Formation 是由浙江大学 Fast-Lab 开发的分布式群轨迹优化项目，旨在实现密集环境中的大规模自主编队飞行。该项目通过考虑避障和动态可行性，使群机器人能够在保持队形的同时避开障碍物。最新版本已经实现了在密集环境中的完全自主大规模编队飞行，并提交至 IEEE Transactions on Robotics。 项目快速启...
Q-learning无人机集群
01-16
### Q-Learning Algorithm for Drone Swarm Control In the context of unmanned aerial vehicles (UAVs), particularly when dealing with a swarm, implementing reinforcement learning techniques such as Q-...
群集机器人编队控制技术研究
标题和描述提到的主题是“Swarm-Robotic-Formation-Control-master”，以及“Swarm Formation Control”，这指向了一个关于群体机器人（Swarm Robotics）形成控制（Formation Control）的高级主题。群体机器人是指由...
【Advanced】Multi-Agent Systems: Swarm Intelligence Algorithms and Cooperative Control in MATLAB
# Advanced篇: Multi-Agent Systems: Swarm Intelligence Algorithms and Collaborative Control in MATLAB ## 1. Overview of Multi-Agent Systems A multi-agent system (MAS) is a complex system composed of ...
Swarm-Formation 项目推荐
gitblog_00834的博客
11-05 425
Swarm-Formation 项目推荐 1. 项目基础介绍和主要编程语言 Swarm-Formation 是由浙江大学FAST实验室开发的一个分布式集群轨迹优化框架，专注于在密集环境中实现集群飞行。该项目主要使用 C++ 作为主要的编程语言，同时也涉及 Python、CMake、Cuda 和 C 等其他编程语言。 2. 项目核心功能 Swarm-Formation 的核心功能包括： 分布式集群...
Swarm-Formation 项目常见问题解决方案
gitblog_00522的博客
11-05 1081
Swarm-Formation 项目常见问题解决方案 1. 项目基础介绍和主要编程语言 Swarm-Formation 是一个分布式集群轨迹优化框架，专门用于在密集环境中进行编队飞行。该项目由浙江大学FAST实验室开发，主要用于多机器人系统的编队控制和轨迹优化。项目的主要编程语言是C++，同时也使用了ROS（Robot Operating System）进行机器人系统的集成和控制。 2. 新手在使...
Docker学习笔记15：docker使用之Swarm 集群管理
张陈亚的博客
12-26 545
简介 Docker Swarm 是 Docker 的集群管理工具。它将 Docker 主机池转变为单个虚拟 Docker 主机。 Docker Swarm 提供了标准的 Docker API，所有任何已经与 Docker 守护程序通信的工具都可以使用 Swarm 轻松地扩展到多个主机。 支持的工具包括但不限于以下各项： Dokku Docker Compose Docker Machi...
ego-swarm论文阅读
qq_45858842的博客
06-06 3127
在未知的复杂环境中，仅使用机载资源进行多机自主导航的分散式异步系统解决方案。该规划系统在基于梯度的局部规划框架下制定，通过将碰撞风险建模为非线性优化问题的惩罚实现避撞。采用一种轻量轻量级的拓扑轨迹生成方法提高鲁棒性和跳出局部最小值。agents使用不可靠的轨迹共享网络在仅几毫秒内生成安全、平滑和动态可行的轨迹。利用深度图中的agent检测修正agents之间的相对定位漂移。在未知环境中部署多架四旋翼飞行器的难点包括但不限于障碍物参数化的nontriviality（非平凡性？
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略（Matlab代码实现）
最新发布
12-15
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开，结合Matlab代码实现，研究在可再生能源（如风电、光伏）出力具有不确定性的背景下，商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模（如场景生成与缩减）、优化模型构建（如随机规划、鲁棒优化）以及需求响应机制设计（如价格型、激励型），并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外，文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源，涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向，形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化；②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法；③复现论文结果或开展相关课题研究，提升科研效率与创新能力。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码实例，逐步理解模型构建与求解过程，重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑，同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
多微电网含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）
12-15
【多微电网】含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的含多微电网租赁共享储能的配电网博弈优化调度方法，旨在通过共享储能资源提升多微电网系统的运行效率与经济性。文中结合博弈论思想，构建了多主体间的优化调度模型，考虑各微电网在储能租赁机制下的竞争与协作关系，实现了配电网中能量的合理分配与成本优化。该资源不仅提供了完整的Matlab代码实现，还涵盖了模型构建、算法设计及仿真分析全过程，适用于电力系统优化领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、储能优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多微电网系统中共享储能的租赁机制与调度策略；②应用博弈论方法解决多主体能源优化问题；③通过Matlab仿真验证优化模型的有效性，提升配电网运行的经济性与稳定性。; 阅读建议：建议读者结合代码与理论模型同步学习，重点关注博弈模型的构建逻辑与Matlab实现细节，可进一步扩展至不同场景（如考虑可再生能源不确定性、需求响应等）进行二次开发与实验验证。
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：legacy aarch64包
12-15
Atlas A2 训练系列产品/Atlas 800I A2 推理产品/A200I A2 Box 异构组件：legacy aarch64包。
编译原理大作业：3-非递归预测分析-实验源码
12-15
本资源是文章《编译原理大作业：3-非递归预测分析》的对应源码资源，包含一个非递归预测分析器的完整实现代码，用于分析表达式语言。该分析器基于LL(1)文法设计，采用自上而下的语法分析方法，能够判断输入串是否为文法定义的句子。 资源内容主要为： LL(1)文法的数据结构表示，包括产生式数组Yy_pushtab[]和分析表数组Yy_d[] 预测分析器总控程序实现，使用分析栈进行语法分析 输出栈内容功能，便于与手工模拟分析过程比较 对输入串"1+2;"的分析示例，验证分析器正确性 该实现完整展现了预测分析器的工作原理，包括文法转换、分析表构建、栈操作等关键环节，可作为编译原理课程中语法分析部分的参考实现。
【未发表】基于鹈鹕优化算法POA优化支持向量机SVM实现故障诊断附matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【未发表】基于向量加权平均算法INFO优化支持向量机SVM实现故障诊断附matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
浙大swarm_formation集群通信是怎么样的
03-09
### 浙江大学 Swarm-Formation 集群通信方式及实现机制 #### 一、集群通信基础架构 浙江大学Fast Lab实验室提出的Swarm-Formation无人机分布式集群算法依赖于高效的通信协议来确保各无人机之间能够实时交换状态信息并协同工作。为了支持密集环境下的编队飞行，每架无人机会周期性广播自身的当前位置、速度以及加速度等动态参数给邻近节点[^2]。 #### 二、基于图论的距离量化模型 在该体系结构下，采用了一种基于图的可微度量方法来描述不同个体间的相对位置关系。具体来说，就是把整个编队看作是一个连通图，在此之上定义边权表示两台设备间距，并利用梯度下降法调整这些权重直至满足最优解条件——即找到既安全又节能的最佳路径。 #### 三、优化后的消息传递流程 对于实际运行过程中可能出现的信息丢失或延迟问题，则引入了冗余设计思路：一方面增加数据包重传次数；另一方面允许接收端依据历史记录推测缺失部分的内容。此外还特别强调了对异常情况处理能力的重要性，比如当检测到某成员偏离预定航线时会立即触发重新计算整体布局的任务分配逻辑。 ```python def broadcast_state(self, state_info): """模拟单个无人机向外发送当前状态""" neighbors = get_neighbors() # 获取邻居列表 for neighbor in neighbors: send_message(neighbor, state_info) def receive_and_process(message_queue): """处理收到的消息队列中的所有条目""" while not message_queue.empty(): msg = message_queue.get() if validate_msg(msg): # 校验消息合法性 update_local_model(msg.content) # 更新本地模型 if detect_anomaly(): # 如果发现异常则启动应急响应程序 trigger_emergency_procedure() ``` 上述代码片段展示了简化版的状态同步过程，其中`broadcast_state()`负责向周围传播最新状况报告，而`receive_and_process()`用于解析来自其他单元的数据流并对潜在风险作出适当反应。
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