【协同任务】基于matlab分布式模型和一致性控制多架固定翼无人机追捕目标仿真【含Matlab源码 2648期】

【无人机编队】二阶一致性算法无领导多无人机协同编队控制【含Matlab源码 2795期】 二阶一致性算法无领导多无人机协同编队控制 完整的代码,方可运行;可提供运行操作视频!适合小白! 阅读详情

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⛄一、无人机编队控制简介

无人机编队控制是无人机协同控制领域一项重大基础研究课题, 引起了国内外诸多研究人员的兴趣。无人机编队控制方法主要包括领航跟随法、虚拟结构法、基于行为法和图论法。在无人机编队形成的研究方面, 国内外学者已取得一些成果。传统研究无人机编队的方法常常将无人机视为质点目标, 鲜有考虑编队形成过程中, 无人机间的防碰撞问题。

综上可见四旋翼无人机编队形成过程中机间防碰撞的问题仍是一个值得深入研究的课题。针对该问题, 本文将图论法与领航跟随法相结合, 在所有跟随者能够获得领航者状态信息的通信拓扑结构下, 将四旋翼无人机的动力模型描述为二阶积分器动力系统, 利用二阶一致性算法获得编队形成的轨迹, 并借助四旋翼无人机可悬停的特点, 通过调整集结点高度, 避免无人机在编队形成过程中发生碰撞。

1 一致性算法
所谓一致性是指随着时间的演化, 如果网络中每个节点的值或状态趋于一样, 我们就称采用这种协议或者算法的网络能够实现一致, 一致性算法表征四旋翼无人机之间信息传递的规则。根据当系统拓扑结构中包含有向生成树时, 系统能够到达一致。本文在固定连通拓扑G下研究编队形成控制方法, 领航者向外广播自身的状态信息位置和速度, 其余跟随者接收来自领航者的信息, 跟随者之间的拓扑关系是任意的。

为使四旋翼无人机控制作用更准确有效, 将其动力学模型描述为二阶积分器动力系统,
在这里插入图片描述
si和vi是第i个的位置和速度信息;控制变量ui= (uix, uiy, uiz) , uiy、uiz分别对应俯仰、横滚方向的控制力矩, uiz对应驱动无人机位姿变化的4个螺旋桨产生的总的升力T。

本文给出以下一致性算法:
在这里插入图片描述
2 编队形成控制策略
编队形成具体步骤如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄二、部分源代码

close all;clear;
addpath ‘data’
addpath ‘uavA1’
% addpath ‘uavShow’

% If you want to use other planning 5 trajectories files
% You should change as followws:
% 1. getWpp.m load ‘5jia.mat’
% 2. para_chap1.m load ‘5jia.mat’
% Change the name of ‘5jia.mat’

% And the simulink time also needs to adjusted if too long or long short
%----------------
uavW = 1;
save(‘uavW.mat’,‘uavW’);
sim(‘New_mavsim_chap12’);

ii = 1;
eval([‘x’ num2str(ii) ‘= x;’])
eval([‘path’ num2str(ii) ‘= path;’])
eval([‘waypoints’ num2str(ii) ‘= waypoints;’])

save(‘x1.mat’,‘x1’,‘path1’,‘waypoints1’);
%----------------
clear;
uavW = 2;
uavi = uavW;
save(‘uavW.mat’,‘uavW’);
sim(‘New_mavsim_chap12’);

ii = 2;
eval([‘x’ num2str(ii) ‘= x;’])
eval([‘path’ num2str(ii) ‘= path;’])
eval([‘waypoints’ num2str(ii) ‘= waypoints;’])
save(‘x2.mat’,‘x2’,‘path2’,‘waypoints2’);
%----------------
clear;
uavW = 3;
save(‘uavW.mat’,‘uavW’);
sim(‘New_mavsim_chap12’);

ii = 3;
eval([‘x’ num2str(ii) ‘= x;’])
eval([‘path’ num2str(ii) ‘= path;’])
eval([‘waypoints’ num2str(ii) ‘= waypoints;’])
save(‘x3.mat’,‘x3’,‘path3’,‘waypoints3’);
%----------------
clear;
uavW = 4;

save(‘uavW.mat’,‘uavW’);
sim(‘New_mavsim_chap12’);

ii = 4;
eval([‘x’ num2str(ii) ‘= x;’])
eval([‘path’ num2str(ii) ‘= path;’])
eval([‘waypoints’ num2str(ii) ‘= waypoints;’])
save(‘x4.mat’,‘x4’,‘path4’,‘waypoints4’);
%----------------
clear;
uavW = 5;
save(‘uavW.mat’,‘uavW’);
sim(‘New_mavsim_chap12’);

ii = 5;
eval([‘x’ num2str(ii) ‘= x;’])
eval([‘path’ num2str(ii) ‘= path;’])
eval([‘waypoints’ num2str(ii) ‘= waypoints;’])
save(‘x5.mat’,‘x5’,‘path5’,‘waypoints5’);
%----------------
close all;clear;
load ‘x1’
load ‘x2’
load ‘x3’
load ‘x4’
load ‘x5’

addpath ‘uavShow’

sim(‘mavsim_show’);

⛄三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]秦文静,林勇,戚国庆.基于一致性的无人机编队形成与防碰撞研究[J].电子设计工程. 2018,26(09)

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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2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
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10 雷达方面
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【Matlab协同任务】二阶一致性算法多无人机协同编队动态仿真【含源码 1740期】 一、代码运行视频(哔哩哔哩) 【Matlab协同任务】二阶一致性算法多无人机协同编队动态仿真【含源码 1740期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017. [3]秦文静,林勇,戚国庆.基于一致性的无人机编队形成与防碰撞研究[J].电子设计工程. 2018,26(09) ... 阅读详情

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