手把手教你学Simulink--基于Simulink的分布式路径规划算法仿真建模

最新推荐文章于 2025-06-09 22:39:09 发布
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分类专栏： 手把手教你学Simulink的模块库 手把手教你学 MATLAB 专栏 手把手教你学 Simulink 文章标签： 分布式 算法 simulink matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MHD0815/article/details/147706475

目录

一、背景介绍

分布式路径规划概述

二、所需工具和环境

三、步骤详解

步骤1：定义任务需求

步骤2：创建Simulink项目

步骤3：集成智能体模型

步骤4：构建环境模型

步骤5：编写分布式路径规划逻辑

步骤6：设置路径规划与控制策略

步骤7：将分布式路径规划逻辑集成到Simulink模型中

步骤8：验证与分析

（1）观察仿真结果

（2）评估系统性能

四、总结

基于Simulink进行分布式路径规划算法的仿真建模，可以帮助我们理解如何设计和优化多智能体系统（如无人机集群、自动驾驶车队等）在执行任务时的协作与路径规划。这种应用场景特别适用于需要高适应性和灵活性的任务中，如搜索救援、环境监测、物流配送等。以下将详细介绍如何基于Simulink进行分布式路径规划算法的仿真建模示例。

一、背景介绍

分布式路径规划概述
  • 特点：
    • 去中心化决策：每个智能体根据局部信息独立做出决策，并通过与邻近智能体通信协调行动。
    • 动态调整：能够实时响应环境变化或任务需求的变化来调整路径。
    • 鲁棒性：即使部分智能体出现故障，整个系统仍
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手把手教你学Simulink--基于Simulink的多智能体避碰路径规划仿真建模
MHD0815的博客
05-08 195
特点避碰行为：确保每个智能体都能遵循其路径，并且避免与其他智能体发生碰撞。分布式控制：每个智能体根据局部信息独立做出决策，并通过与邻近智能体通信协调行动。动态调整：能够实时响应环境变化或任务需求的变化来调整路径和行为。挑战精确控制：确保每个智能体都能准确地遵循其路径并避免碰撞。避障与安全：在动态环境中避免障碍物和其他智能体。通信延迟与可靠性：考虑实际应用中的通信延迟和数据丢失问题。首先明确要模拟的任务内容。目标（例如到达指定地点、形成特定编队等）。
手把手教你学Simulink--基于Simulink的无人机集群协同路径规划仿真建模
MHD0815的博客
05-12 222
本文详细介绍了基于Simulink进行无人机集群协同路径规划的仿真建模过程。首先，概述了无人机集群协同路径规划的特点和挑战，包括分布式控制、动态调整和多样性等。接着，列出了所需的工具和环境，如MATLAB/Simulink、UAVToolbox和RoboticsSystemToolbox等。然后，详细阐述了从定义任务需求到验证与分析的八个步骤，包括创建Simulink项目、集成无人机模型、构建环境模型、编写协同路径规划逻辑、设置路径规划与控制策略、将逻辑集成到Simulink模型中以及观察仿真结果和评估系统
【无人机控制】基于PRISM模型实现无人机目标搜索及避碰附matlab代码
m0_57702748的博客
06-25 166
PRISM（Probabilistic Reactive InSiMulation）模型是一种用于无人机目标搜索和避碰的概率反应仿真模型。以下是基于PRISM模型实现无人机目标搜索和避碰的简要步骤：环境建模：对搜索区域进行模拟和建模，包括地形、障碍物、目标位置等信息。这可以通过地图数据、传感器信息或环境感知算法获取。无人机传感和感知：使用传感器（如摄像头、激光雷达等）获取环境信息，并进行感知和识别目标。这可以通过目标检测和跟踪算法来实现。目标搜索策略：根据任务需求和搜索目标制定搜索策略。
一个简单易懂的多智能体强化学习建模过程的例子
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陌上花开的博客
06-14 1万+
这里基于一篇论文分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，首先大概读一遍这个题目，叫“基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配”，这里的network是通信网络不是神经网络，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。主要内容是分析这篇论文的一个建模过程。 强化学习也是机器学习的一种，它属于以行...
船舶路径规划，符合避碰规则(4)(附MATLAB代码)
LJGHZ的博客
04-28 2997
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AI - 碰撞避免算法分析(ORCA)
Mhypnos的博客
02-15 5276
ORCA避障算法源码分析
手把手教你学Simulink--基于Simulink的感应电机分布式协同控制仿真建模
MHD0815的博客
05-02 84
分布式协同控制概述目的：使多个独立但相互关联的子系统（如多个感应电机）能够协作工作，以实现一个共同的目标。方法通信拓扑：定义各个子系统之间的信息交流方式（例如星型、环形网络等）。一致性算法：利用算法确保所有子系统的状态变量趋向一致。控制器设计：为每个子系统设计控制器，使其行为符合整个系统的期望目标。优势提高了系统的灵活性和鲁棒性。减少了对中心节点的依赖，增强了系统的可扩展性和抗故障能力。挑战：需要解决通信延迟、数据丢失等问题，并保证算法的收敛速度和稳定性。
手把手教你学Simulink--四翼无人机分布式控制算法仿真
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06-09 75
四翼无人机（Quadcopter）的分布式控制算法旨在通过多个独立但协同工作的子系统或无人机来完成复杂的任务。这种控制策略可以提高系统的冗余性、灵活性和效率，特别是在执行搜索与救援、环境监测等多无人机协作任务时尤为重要。在这个教程中，我们将使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个基于分布式控制算法的四翼无人机系统。
二十三、多智能体系统（Multi-Agent Systems）
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模拟器在理解由遵循相同或相似的逻辑的独立个体组成的复杂系统的行为方式中非常有效。展示了在有交通灯和没有交通灯情况下的一维和二维网格的城市交通模型。它可以架构成智能体能够在环境中应用于特定情景的知识库或者规则列表。以及介绍了多智能系统的简要历史和它们不同的使用场景。它们采用某种类型的算法对环境中的变化作出反应。因为不同的命令使用不同的形式以增强清晰度。这由代码中类似于以下的相应的处理程序处理。展示了烟花如何由独立的火流的集体行为组成。一种能够发现不同的智能体能够做什么的方法。
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01-17 1010
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study-model:MOOC学生交互的多智能体仿真模型
07-01
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多智能体一致性代码仿真，可以参考一下
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复杂科学研究已成为系统科学当前的一个主要研究方向，复杂科学研究开始于上世纪80年代中期，国外已经在理论与应用研究上取得了不少研究成果。特别是Swarm仿真平台出现后，它的研究步伐更快了。国内复杂性研究工作起步很早，但直到1997，才兴起复杂性研究的高潮，本文作者在国家自然科学基金项目复杂性研究专项——《基于多智能体的整体建模仿真方法及其应用研究》和校预研项目——《军事复杂适应系统理论、方法及应用研究》的支持下，对复杂系统的建模仿真方法，优化技术及其在经济系统中的应用进行了深入研究。
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08-12
Consensus Problems in Networks of Agents With Switching Topology and Time-Delays 多智能体仿真
多智能体的编队控制matlab程序（自己编写的，可以运行）
10-24
本程序是自己针对一篇IEEE TCST文章，用matlab编程实现，已验证可以运行。附件有详细的程序使用说明，和对应的文章。适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。(这个程序上传的时候少了一个m文件，请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)
【多智能体】多智能体编队一致性研究matlab仿真
qq_59747472的博客
12-27 693
多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）因其在机器人控制、传感器网络、交通流管理等领域的广泛应用而日益受到重视。其中，多智能体编队一致性问题作为MAS领域的核心研究方向之一，旨在设计有效的控制策略，使一组自主智能体在缺乏中心控制的情况下，能够自主协同地实现空间位置和/或运动状态的一致性。本文将对多智能体编队一致性研究进行综述，涵盖其关键问题、研究方法以及发展趋势。一、 问题定义与分类。
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