【无人机】无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真(Matlab实现)

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真旨在模拟多架无人机在复杂的三维空间中安全飞行的情景。这种仿真涉及到多个方面,包括无人机的动力学行为、环境地形的建模、碰撞检测与避免策略等。该仿真会对无人机的动力学模型进行建模,以准确描述无人机的运动特性,包括位置、速度和加速度等。然后,仿真环境将三维空间划分为网格或连续空间,并在其中标识出障碍物、目标位置以及无人机的起始位置。在仿真过程中,无人机将根据其动力学模型和控制算法进行运动规划,以达到预定的目标位置。同时,系统会实时监测无人机之间以及无人机与环境障碍物之间的距离,进行碰撞检测。通过这种仿真,可以评估不同的碰撞检测与避免策略在多无人机场景下的性能表现,并优化无人机飞行的安全性和效率。这种仿真在无人机系统设计、飞行控制算法验证以及无人机应用场景的规划与优化等方面具有重要意义。

📚2 运行结果

主函数部分代码:

clc
clear all;
T=[200 0 500;%Leader             %初始位置坐标矩阵
    -300 -200 300;%1
    200 -500 200;%2
    0 -600 100;%3
    0 -800 100;%4
    0 -450 80;%5
    100 250 0;%6
    50 200 0;%7
    20 100 0;%8
    40 50 0;%9
    160 0 0;%10
    80 -130 0;%11
    100 -60 0;%12
    200 -500 0;%13
    100 -400 0;%14
    0 -300 0;%15
    -100 -200 0;%16
    -200 -100 0;%17
    -300 0 0;%18
    -300 300 0;%19
    -400 400 0];%20

plot3(T(1,1),T(1,2),T(1,3),'o','Markersize',10,'color','r');%画出初始位置
% text(T(1,1)-5,T(1,2)-5,T(1,3)-5,'UAV_1');%标注名称
hold on
plot3(T(2,1),T(2,2),T(2,3),'o','Markersize',10,'color','b');
hold on
plot3(T(3,1),T(3,2),T(3,3),'o','Markersize',10,'color','g');
hold on
plot3(T(4,1),T(4,2),T(4,3),'o','Markersize',10,'color','y');
hold on
plot3(T(5,1),T(5,2),T(5,3),'o','Markersize',10,'color','r');%画出初始位置
hold on
plot3(T(6,1),T(6,2),T(6,3),'o','Markersize',10,'color','b');
hold on
plot3(T(7,1),T(7,2),T(7,3),'o','Markersize',10,'color','g');
hold on
plot3(T(8,1),T(8,2),T(8,3),'o','Markersize',10,'color','y');
hold on
plot3(T(9,1),T(9,2),T(9,3),'o','Markersize',10,'color','r');%画出初始位置
hold on
plot3(T(10,1),T(10,2),T(10,3),'o','Markersize',10,'color','b');
hold on
plot3(T(11,1),T(11,2),T(11,3),'o','Markersize',10,'color','g');
hold on
plot3(T(12,1),T(12,2),T(12,3),'o','Markersize',10,'color','y');
hold on
plot3(T(13,1),T(13,2),T(13,3),'o','Markersize',10,'color','r');%画出初始位置
hold on
plot3(T(14,1),T(14,2),T(14,3),'o','Markersize',10,'color','b');
hold on

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1]董昌. 科技撑腰,增产增收底气足[N]. 河北日报,2024-05-09(011).

[2]张宇宸,段海滨,魏晨.基于深度强化学习的无人机集群数字孪生编队避障[J/OL].工程科学学报:1-12[2024-05-11].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1297.TF.20240412.1109.003.html.

🌈4 Matlab代码实现

### 使用MATLAB进行无人机避障仿真的教程 #### 1. Flocking算法简介 Flocking算法模拟自然界中鸟类群体的行为模式,通过简单的局部交互规则实现复杂的整体行为。这些规则主要包括分离、对齐凝聚三个部分[^1]。 #### 2. MATLAB中的基本设置 在MATLAB环境中构建无人机模型时,可以定义每架无人机的位置向量`pos`以及速度向量`vel`来表示其状态。对于二维场景下的仿真,仅需考虑X-Y平面内的运动;而对于三维场景,则还需加入Z轴方向上的变化。 ```matlab % 初始化参数 numDrones = 30; % 设置无人机数量 dim = 3; % 维度选择(2 or 3) if dim == 2 pos = rand(numDrones, 2); % 随机初始化位置 (x,y) elseif dim == 3 pos = rand(numDrones, 3); % 随机初始化位置 (x,y,z) end vel = zeros(size(pos)); % 初始速度设为零 ``` #### 3. 实现核心逻辑 根据 flocking 算法的核心思想,在每一时间步更新各无人机的速度矢量: - **分离**:远离过近的邻居; - **对齐**:调整到与邻近个体相似的方向; - **凝聚**:趋向于群体中心移动。 同时引入障碍物检测机制,当探测到前方存在障碍物时,适当改变航向以避开之。 ```matlab function vel = updateVelocity(pos, vel, obstacles) % 计算分离力、对齐力、凝聚力... separationForce = computeSeparationForce(pos); alignmentForce = computeAlignmentForce(pos, vel); cohesionForce = computeCohesionForce(pos); avoidanceForce = checkObstacles(pos, obstacles); % 更新速度 vel = vel + separationForce + alignmentForce + cohesionForce + avoidanceForce; end ``` #### 4. 添加空间避障功能 为了处理不同维度的空间避障问题,可以在上述基础上扩展函数 `checkObstacles()` 来识别并响应环境中的静态或动态障碍物。这通常涉及到计算最近距离及其对应的单位向量,进而施加反作用力使得无人机绕开危险区域。 ```matlab function force = checkObstacles(positions, obstacleList) minDistThreshold = 0.5; % 安全最小间距阈值 forces = zeros(size(positions)); for i=1:length(obstacleList) distVec = positions - repmat(obstacleList(i).center, size(positions, 1), 1); distances = sqrt(sum(distVec.^2, 2)); closeIndices = find(distances < minDistThreshold); if ~isempty(closeIndices) repulsionDir = bsxfun(@rdivide, distVec(closeIndices,:), max(distances(closeIndices)', eps)); forces(closeIndices,:) = sum(repulsionDir, 1)'; end end force = mean(forces, 1); end ```
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