【编队控制】鱼类激励水下航行器的同步游泳与编队控制【含Matlab源码 3924期】

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⛄一、鱼类激励水下航行器的同步游泳与编队控制简介

鱼类激励水下航行器的同步游泳与编队控制是指通过模仿鱼类的群体行为，实现多个水下航行器之间的协同工作和集体行动。这种控制方法可以提高水下航行器的灵活性、适应性和效率，使其能够在复杂的水下环境中完成各种任务。
在同步游泳与编队控制中，水下航行器之间通过相互通信和感知环境来实现协同行动。以下是一些常见的同步游泳与编队控制方法：
（1）领导者-跟随者模式：其中一个水下航行器被指定为领导者，其他航行器则跟随领导者的运动。领导者可以通过传感器获取环境信息，并将其传递给跟随者，从而实现协同行动。
（2）分布式控制：每个水下航行器都具有自主决策和控制能力，它们通过相互通信和协商来达成一致的行动策略。这种方法可以提高系统的鲁棒性和容错性。
（3）群体智能算法：借鉴群体智能算法，如蚁群算法、粒子群算法等，来实现水下航行器的编队控制。这些算法通过模拟鱼群的行为规律，使得水下航行器能够自组织形成编队并完成任务。

⛄二、部分源代码

clear; close all; clc;

addpath(‘./brewer’);
addpath(‘./cmocean_v2.0/cmocean’);
addpath(‘./export_fig/’);

lastk = 200; % this many points are used to plot final limit cycle

% parameters
m = 1.4;
l = 0.31;
d = 0.5;
b = 0.1395;
a = (ml^2)/(bd);
N = 8;

T = 20*120; % total simulation time

% parallel gains
k1 = 0.5;
k2 = 2;

% circular gains
k1c = k1;
k2c = k2;
k3c = -.3;

vref = 0bk1/(m*l);
omegaref = 0.2;

% create communication topology

%% graph used by Laplacian controllers
% %all-to-all
% D = eye(N,N)*(N-1);
% A = ones(N,N);
% for i =1:1:N
% A(i,i) = 0;
% end
% L = D-A;
% rng(3);

% circulant
L = zeros(N,N);
for i = 1:1:N
L(i,i) = 2;
% aft neighbor
if ( i == 1)
L(i,end) = -1;
else
L(i,i-1) = -1;
end
% fore neighbor
if ( i == N)
L(i,1) = -1;
else
L(i,i+1) = -1;
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]占家豪.改进哈里斯鹰优化算法在路径寻优中的应用[J].杭州电子科技大学

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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