【无人机编队】基于matlab flocking多智能体无人机编队集群【含Matlab源码 3438期】

于 2024-09-29 08:22:04 发布
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⛄一、多智能体群集与避障算法研究简介

采用分散控制的策略, 将多智能体群体运动的总控制律分成三个子控制律, 即编队控制、避障控制、目标控制, 分别研究了多智能体运动中智能体之间位置和速度的协调、躲避障碍物和向目标点移动的控制, 如图1所示。

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【控制仿真】flocking算法多智能蜂拥控制仿真【含Matlab源码 1955期】
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01-27 654
采用分散控制的策略, 将多智能体群体运动的总控制律分成三个子控制律, 即编队控制、避障控制、目标控制, 分别研究了多智能体运动中智能体之间位置和速度的协调、躲避障碍物和向目标点移动的控制, 如图1所示。
【图像融合】基于matlab图像融合评价指标【含Matlab源码 789期】
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图像融合评价指标 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【游戏精粹】模拟群体行为：Flocking算法
Evil_Carl的博客
11-09 4589
目录 Flocking：模拟群体行为的简单技术 有齿物群的模拟：捕食者和猎物 一、flocking：模拟群体行为的简单技术 Flocking(有时也称为是warming或herding)，拥有4项简单的规则，把它们组合在一起时，为自治主体群给出一个类似于鸟群、鱼群的群体行为的逼真形式。 定向行为规则：分离原则、列队原则、聚合原则、躲避原则 分离原则：定向时要避免与本地flock同伴拥挤。即定时检测邻近同伴，避免拥挤； 列队原则：驶向本地f...
matlab开发-FlockingAlgorithm
08-27
matlab开发-FlockingAlgorithm。植绒算法的简单应用。在没有沟通的情况下进行Gervasi协调
【无人机编队】基于matlab flocking多智能体无人机编队集群【Matlab仿真 3438期】.md
11-09
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，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...
【无人机编队】flocking多智能体无人机编队集群【含Matlab仿真 3438期】.zip
11-20
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 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；...
基于MATLAB的无人机集群编队flocking算法复现与实践
最新发布
07-29
如何使用MATLAB复现经典的无人机集群编队flocking算法。首先解释了flocking算法的概念及其在无人机集群编队中的重要性，接着逐步讲解了复现该算法的具体步骤，包括定义无人机的初始状态、设定算法参数、编写核心代码...
无人机集群编队：基于MATLAB的经典Flocking算法实现及其应用
04-06
内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB实现无人机集群编队的经典Flocking算法。首先，通过定义无人机结构体并进行初始化，确保无人机的位置和速度在合理的范围内。接着，深入探讨了Flocking算法的三大核心规则：...
Flocking算法0704
YHC000001的博客
07-05 1351
另外，分离、对齐和凝聚的规则通常只考虑邻近的智能体，即距离智能体i一定范围内的其他智能体。这个公式的分子表示智能体i与其他智能体j之间的距离向量，分母是智能体i与智能体j之间的距离的平方。这个公式的分子是所有智能体（除了i自己）位置向量的和除以智能体的总数减一，然后减去智能体i的位置向量。智能体i会计算它与其他所有智能体的距离，然后选择一个向量，使其远离距离过近的智能体。这个公式的分子是所有智能体（除了i自己）速度向量的和，分母是智能体的总数减一。方法用于更新群体中每个智能体的速度和位置。
flock算法，基于C++
03-20
自己写的一个flock算法的程序，原来是用来测试openMP的，共享出来给需要的人
flocking-behavior:Javascript 中的 Boid Flocking 算法
07-17
蜂拥行为 Javascript 中的 Boid Flocking 算法
flocking_编队matlab_编队_编队matlab_UUV_flocking_源码.zip
09-30
flocking_编队matlab_编队_编队matlab_UUV_flocking_源码.zip
flocking避障算法代码
09-04
算法来源于2003 年R. Olfati-Saber 的文章：Flocking for multi-agent dynamic systems: algorithms and theory
基于加权准邻域和多虚拟领航者的Flocking算法 (2013年)
05-20
为解决Flocking模型中势函数没有考虑角度信息的问题,建立了基于加权准邻域势函数以及多虚拟领航的Flocking运动模型。首先,考虑运动的方向性,不同角度的邻居对智能体的影响不同,根据邻域角度信息设计基于加权势函数的控制器。然后,对单虚拟领航者的群智能体运动和两组群智能体受各自领航者引导混杂后又分离的运动过程进行了仿真。最后,通过误差分析证明所建立的Flocking运动模型符合群智能体的运动规律。
m基于flocking算法的无人机群空间避障飞行matlab仿真,对比二维场景和三维场景
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-20 2572
随着无人机数量的增加，无人机之间的碰撞等飞行安全问题也随之出现，提出了一种基于改进人工势场的多无人机抗碰撞改进方法。最后，数值仿真和真实的物理飞行实验表明，该方法为多无人机 任务分配提供了一种可行的解决方案，与其他任务分配方法相比，该方法具有良好的性能。无人机蜂群可以是同构的,也可以是异构 的，其以数量众多、群体智能为典型特征,可实现协同任务分配、协同探测和协同 攻击，能够极大增强无人机的通信能力和抗毁伤能力，扩展无人机对战场信息的 感知获取能力，提高无人机协同执行任务的能力。
基于Matlab实现多智能体蜂群控制仿真
qq_39605374的博客
08-01 348
在每次迭代中，我们根据蜂群控制算法的三个基本行为，即聚集、分散和跟随，更新每个蜂的速度，并通过限制速度来控制蜂的运动。聚集行为使得蜂倾向于汇聚到周围蜂群的中心位置，分散行为使得蜂倾向于与周围蜂群保持一定的距离，跟随行为使得蜂能够追随并保持与周围蜂群相似的运动趋势。在本篇文章中，我们将使用Matlab实现一种基于蜂群智能的多智能体控制算法，即"蜂群控制算法"，并通过仿真来验证其性能。蜂群中所有蜂的集合称为"蜂群"。蜂群中的蜂通过相互之间的通信来获取周围蜂群的信息，并根据这些信息调整自己的位置和速度。
【无人机编队】基于flocking实现多智能体无人机编队集群控制运动附Matlab代码
qq_59747472的博客
12-21 2029
无人机编队是当今无人机技术领域的一个热门研究方向。随着无人机技术的不断发展，无人机编队技术也得到了越来越多的关注和研究。无人机编队技术可以将多架无人机组成一个编队，通过集群控制的方式实现编队内部的协调运动，从而完成一系列任务。在无人机编队技术中，flocking算法是一种常用的集群控制算法。该算法通过模拟鸟群的群体行为，实现了多智能体之间的协调运动。在无人机编队中，flocking算法可以用来控制无人机的位置、速度和方向，从而实现编队内部的协调运动。
O-flocking: 一种自动生成的群体自组织区域移动模型
lianggua7074的博客
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O-flocking: 一种自动生成的群体自组织区域移动模型 Flocking模型在机器人群体控制中得到了广泛的应用。然而，传统模型在应对大规模群体、复杂环境的自主导航任务时仍然存在人工调参、稳定性和适应性差等问题。因此，设计并自动优化生成性能更优越和可迁移的模型是重要而有意义的研究问题。针对这一问题，我们设计了一种满足编队保持、凸面和非凸面障碍物避碰以及区域定向运动要求的C-flocking模型...
无人机集群编队matlab
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### 使用MATLAB进行无人机集群编队的方法 #### 1. 基于Flocking模型的无人机集群控制 在多智能体系统中，flocking行为是一种常见的群体协调机制。通过模仿鸟类或其他动物集体行动的方式，可以设计出适用于无人机集群的有效控制策略[^2]。 ```matlab % Flocking算法参数初始化 r = 0.5; % 影响范围半径 v_max = 1; % 最大速度 dt = 0.1; % 时间步长 function update_positions(positions, velocities) n_drones = size(positions, 1); for i = 1:n_drones neighbors = find_neighbors(i, positions, r); v_i = rule_cohesion(neighbors, positions) ... + rule_separation(neighbors, positions) ... + rule_alignment(neighbors, velocities); % 更新第i个无人机的速度和位置 velocities(i,:) = limit_velocity(v_i, v_max); positions(i,:) = positions(i,:) + dt * velocities(i,:); end end ``` 此段代码展示了如何定义并更新每架无人机的位置与速度矢量，在考虑邻近个体影响的基础上调整自身状态以维持整体秩序。 #### 2. 虚拟Leader引导下的分布式编队控制 采用虚拟Leader的概念能够简化实际操作中的复杂度，并有助于提高整个系统的稳定性和响应效率。具体来说就是指定一架或多架作为领头者来指导其他成员按照预定轨迹前进的同时保持特定的空间布局结构[^5]。 ```matlab % 定义虚拟Leader的状态变量 leader_position = [0, 0]; % 初始坐标设为原点处 leader_velocity = [1, 0]; % 设定恒定向右移动的方向向量 for t = 1:T_total % 计算各跟随者的理想目标位姿 desired_positions = calculate_desired_formation(t, leader_position); % 对每一架无人机执行局部反馈调节律 for j = 1:num_followers u_j = control_law(follower_states(j,:), desired_positions(:,j)); follower_states(j,:) = integrate_motion(u_j, follower_states(j,:)); end % 同步推进时间轴上的所有实体 leader_position = leader_position + leader_velocity*dt; end ``` 上述脚本片段说明了怎样构建一个简单的闭环控制系统用于跟踪预设路径上变化的目标配置模式，同时确保内部间距不变性得以维护。 #### 3. 编队重构及优化方案探讨 当面对动态环境或者任务需求改变时，原有的静态排列可能不再适用，则需引入适当的技术手段来进行实时重组。例如运用匈牙利分配法则寻找最优解集从而最小化转换成本；又或者是借助遗传编程探索更高效的解决方案空间等等[^4]。
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