【无人机编队】基于人工势场算法领航者与多追随者无人机3D空间正方形编队控制紧急避险附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景

随着无人机技术的快速发展，无人机编队在军事侦察、灾害救援、航空测绘等领域得到了广泛应用。在实际应用场景中，无人机编队不仅需要保持特定的队形以完成任务，还需具备应对突发障碍物的紧急避险能力。在 3D 空间中实现无人机的正方形编队控制与紧急避险是一个具有挑战性的问题。人工势场算法因其原理简单、计算效率高，在无人机编队控制与避障领域展现出独特优势，成为解决该问题的重要研究方向。研究基于人工势场算法的无人机 3D 空间正方形编队控制与紧急避险，对于提升无人机编队的实用性和可靠性具有重要意义。

二、人工势场算法原理

人工势场算法的核心思想是将空间中的物体视为在虚拟势场中运动的质点，物体受到引力势场和斥力势场的共同作用。引力势场由目标点产生，吸引无人机向目标点运动；斥力势场由障碍物产生，迫使无人机远离障碍物。

三、3D 空间正方形编队控制策略

3.1 领航者 - 追随者架构

采用领航者 - 追随者架构实现无人机正方形编队。设定一架无人机作为领航者，其余无人机作为追随者。领航者根据任务需求规划飞行路径，追随者通过感知领航者的位置和姿态信息，调整自身运动状态以保持与领航者的相对位置关系，从而形成正方形编队。

3.2 相对位置关系定义

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

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