【协同任务】多无人机目标搜索与围捕【含Matlab源码 1205期】

最新推荐文章于 2025-12-05 17:04:10 发布

Matlab研究室

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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版）文章标签： matlab

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【无人机协同】基于卡尔曼滤波和PID控制实现多无人机目标搜索与围捕含Matlab源码

qq_59747472的博客

04-04

1986

1 简介四旋翼无人机目前被广泛应用于民用或是军事领域.由于其灵活小巧且轻盈的优点,能代替人类探索未知地域或执行各种危险任务,如地形勘察,探取情报,目标跟踪等,而精确可靠的目标跟踪算法更是在无人机领域获得了广泛的应用.本文针对运动目标跟踪问题,将经典的卡尔曼滤波应用于跟踪算法中,对目标的运动行为进行状态预估,预测目标参数,对于目标被遮挡或者丢失的情况具有良好的跟踪效果.通过实验进行跟踪仿真表明:该算法提高了目标跟踪的稳定性,快速性和精确性,能够获得良好的跟踪效果. 2 部分代码 %name:AUV

基于MATLAB的多无人机目标搜索与围捕

code_welike的博客

09-18

672

总结起来，基于MATLAB的多无人机目标搜索与围捕系统可以通过定义搜索区域和目标模型、设计搜索策略、实现目标检测和跟踪、以及开发控制算法等步骤来完成。通过合理的算法设计和控制策略，多无人机系统可以在目标搜索与围捕任务中发挥重要作用，提高任务的效率和成功率。当然，这只是一个简单的示例，实际的多无人机目标搜索与围捕系统可能涉及更复杂的算法和策略。然而，通过MATLAB的强大功能和丰富的工具箱，我们可以灵活地设计和实现各种算法和控制策略，以满足实际需求。确定搜索区域和目标模型：首先，我们需要定义搜索区域的边界。

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基于常青藤算法优化卷积神经网络-SE注意力机制(IVY-CNN-SEAttention)数据多特征分类预测附Matlab代码

qq_59747472的博客

08-23

1038

一、技术背景与问题提出在多特征分类场景（如工业产品缺陷检测、医疗影像多模态诊断、智能交通目标识别、遥感图像地物分类等）中，数据常包含 “多维度空间特征”（如缺陷图像的纹理 + 灰度 + 边缘特征、医疗影像的 CT+MRI 多模态特征），核心需求是通过多特征协同映射输出单一类别标签（如 “裂纹 / 划痕 / 正常”“良性 / 恶性”）。

【协同任务】基于matlab多无人机目标搜索与围捕【含Matlab源码 1205期】

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08-11

1万+

多无人机目标搜索与围捕完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

多无人机目标搜索与围捕

与其临渊羡鱼,不如退而结网

07-10

877

本文介绍了基于MATLAB的多无人机目标搜索与围捕技术，并给出了相应的源代码。多无人机系统在目标搜索与围捕任务中具有重要的应用前景，有助于提高搜索效率和围捕成功率。未来，随着无人机技术的不断发展，多无人机系统在各个领域中的应用将会越来越广泛。本文将介绍基于MATLAB的多无人机目标搜索与围捕技术，并提供相应的源代码。在目标搜索与围捕任务中，多无人机系统能够协同工作，提高搜索效率和目标围捕成功率。一旦目标被搜索到，无人机系统需要采取合适的围捕策略，保持与目标的相对位置并最终实现围捕。多无人机目标搜索与围捕。

基于MATLAB的多目标搜索算法

11-07

基于MATLAB集成的多目标优化算法工具包，涵盖了了目前大部分多目标进化算法。

基于MATLAB的多无人机协同任务

CodeWWWCode的博客

08-08

322

总结起来，基于MATLAB的多无人机协同任务需要综合利用MATLAB的各种工具箱和功能，从无人机位置更新到路径规划和任务分配等方面进行综合考虑和实现。MATLAB强大的计算和仿真能力使得我们可以更好地解决多无人机协同任务中的挑战，并提高任务执行的效率和质量。多无人机协同任务指的是多个无人机通过协同工作，共同完成一个复杂的任务。在实际的多无人机协同任务中，涉及到更多复杂的算法和技术。在这篇文章中，我们将介绍基于MATLAB的多无人机协同任务的实现方法，并提供相应的源代码。基于MATLAB的多无人机协同任务。

毕设题目：Matlab无人机协同任务

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

11-27

4937

毕设题目：Matlab无人机协同任务完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

【协同任务】基于matlab多无人机目标搜索与围捕【含Matlab源码 1205期】.mp4

03-20

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容主函数：main.m；调用函数：其他m文件；无需运行运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，...

【协同任务】基于matlab动态围捕点的多无人机协同策略【含Matlab源码 4216期】.mp4

04-04

【无人机追捕】基于人工势能算法结合一阶二阶一致性跟踪算法跟随领导者算法实现多无人机追捕目标代码附matlab代码

m0_57702748的博客

05-23

332

随着社会的快速发展,无人机的应用已经从过去完成敌方侦察和监视、反导、反恐的用途逐渐转变到了今天的城市管理、农业植保、专业航拍、能源巡检作业等和我们生活息息相关的行业中来。尤其对于那些需要进行定期监控的地区,无人机的实用性完完全全展现在了我们的面前。而在进入新世纪后,高校以及一些科研机构也将研究方向聚焦到了无人机系统的智能化研究,这其中就包含了航迹规划、多无人机编队飞行和目标跟踪等内容。

【无人机】基于遗传算法实现无人机编队位置规划附matlab代码

matlab_dingdang的博客

07-12

4571

现代社会的无人机成本造价低、不易损耗、轻巧灵便、易躲藏、能精确打击目标这些特点，使其在一些高危任务中发挥了不可替代的作用[5]。无人机的用处主要有两种：民用和军事。在民用方面，我们可以运用无人机对一些可能出现隐患的事物进行监控，比如对震后灾区的地面勘探、森林火灾的检测、风暴中心的气象数据等。在 2014 索契奥运会上，无人机携带的摄像拍摄的画面更贴近运动员，画质更为清晰，2018 中国新年春晚上大量无人机组成的海豚造型惊艳了世界。在军事方面，我们可以运用无人机进行一些特殊任务的执行，比如对毒贩的监视工作，边

【无人机编队】基于领航者的分布式编队控制算法实现三无人机编队协同作业附Matlab代码

qq_59747472的博客

12-11

1335

随着无人机技术的不断发展和应用，无人机编队协同作业成为了无人机领域的一个热门研究方向。无人机编队协同作业可以提高作业效率、降低成本，并且可以应用于军事侦察、灾难救援、农业植保等多个领域。因此，如何实现无人机编队协同作业成为了无人机领域的一个重要问题。本文将讨论基于领航者的分布式编队控制算法实现三无人机编队协同作业的问题。首先，我们将介绍无人机编队协同作业的背景和意义，然后将详细介绍基于领航者的分布式编队控制算法的原理和实现方法，最后将探讨该算法在三无人机编队协同作业中的应用和效果。

无人机协同搜索matlab,一种多无人机协同目标搜索方法与流程

weixin_36036447的博客

03-19

5173

本发明设计无人机协同技术领域，主要涉及一种基于粒子群算法的多无人机对多个动态未知目标协同搜索的方法。背景技术：近年来，得益于传感器、微处理器、信息处理的迅速发展，无人集群系统的功能快速增加，利用多架无人机对未知环境进行目标搜索已成为应用的趋势。其研究成果在军事侦察、搜救、地质勘察方面都有很大的应用价值。利用多架无人机对一个未知区域同时进行搜索的目的在于快速获取搜索区域内的目标及高动态环境信息，以最...

完整的PID和LQR四旋翼无人机simulink,matlab仿真，两个slx文件一个m文件...

2504_94308238的博客

12-05

183

最近在Matlab里搭了个包含PID和LQR两种控制方案的仿真框架，两个Simulink模型共用同一个动力学模型，参数配置都放在m文件里。先说PID控制那个slx文件，打开就能看到四个环形嵌套的控制器结构——这可不是为了好看，每个环对应姿态角、角速度、位置和速度四个控制维度。最后说说那个m文件里的数据记录功能，用To Workspace模块导出的数据结构比俄罗斯套娃还复杂。后来在slx里把两种控制器输出并联，用switch模块做实时切换，意外发现过渡过程比单一控制器还稳定——这可能就是玄学吧。

基于MATLAB实现图像缺陷检测、清晰度评估及自动对焦功能

最新发布

gihigo1998的博客

12-05

122

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DEA模型MATLAB实现（CCR、BCC、超效率）

wearegogog123的博客

12-05

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DEA模型MATLAB实现（CCR、BCC、超效率）

【MATLAB代码】锚点数量可调的二维指纹定位，对轨迹的定位，输出轨迹真值和估计值。适用于RSSI定位（Wi-Fi、蓝牙等）。订阅专栏后可查看完整代码

985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB

12-05

226

本文介绍了一种基于K近邻(KNN)算法的室内指纹定位系统，适用于Wi-Fi、蓝牙等信号强度匹配场景。系统通过RSSI信号建立指纹数据库，采用KNN算法实现移动终端的实时定位。MATLAB代码实现了完整的定位流程，包括：灵活的锚点配置（支持任意数量基站）、指纹数据库构建（100×100m区域网格采样）、在线定位（KNN搜索与位置估计）。系统采用对数距离路径损耗模型，考虑了信号衰减和环境噪声影响。实验结果显示，该方案能有效跟踪移动终端轨迹，并提供定位误差统计（平均误差、标准差等）。代码可直接运行，用户可通过修改

基于matlab多无人机目标搜索与围捕

08-14

基于Matlab的多无人机目标搜索与围捕是指利用Matlab编程语言和相关工具，设计和实现使用多个无人机协同工作，以实现对目标的搜索和围捕任务。在这种系统中，无人机被配置为自主进行目标搜索和定位，然后进行协同行动，实施围捕。下面是一个简单的实现框架：首先，每个无人机需要通过传感器（如摄像头或雷达）收集目标相关信息，并预处理这些数据以提取目标的位置和运动信息。Matlab的图像处理和计算机视觉工具箱可用于这一步骤。接下来，每个无人机需要根据收集到的目标信息进行自主的路径规划和控制，以实现最佳的搜索和追踪策略。Matlab的控制系统工具箱提供了用于设计和实现路径规划和控制算法的函数和工具。同时，无人机之间需要进行通信和协同，以协调它们的行动。Matlab的通信工具箱提供了通信和协同的相关函数和工具。最后，当目标被定位并围捕目标的条件满足时，无人机将执行相关的围捕操作。围捕操作可以是无人机之间的协同攻击行动，也可以是无人机通过释放捕获装置来实现目标固定。总之，基于Matlab的多无人机目标搜索与围捕系统可利用Matlab的图像处理、计算机视觉、控制系统和通信工具箱，实现无人机的自主行动和协同工作，以达到高效、准确地搜索和围捕目标的目的。编写合理的算法和实现方法，可以提高无人机团队的工作效率和成功率，提升系统的实用性和应用价值。