【无人机编队】基于matlab领航者-跟随者无人机编队协同控制【含Matlab源码 3072期】

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab路径规划仿真内容点击👇
①Matlab路径规划（进阶版）
②付费专栏Matlab路径规划（初级版）

⛳️关注优快云海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、领航者-跟随者无人机编队协同控制

1 领航者-跟随者
领航者-跟随者无人机编队协同控制是一种无人机协同飞行的技术。在这种控制方式中，一个或多个领航者无人机引导一个或多个跟随者无人机，使它们能够在空中保持一定的间距和相对位置，实现飞行编队。这种编队飞行可以应用于许多场景，如航空灾害救援、军事侦察、地质勘测等。

在实现领航者-跟随者无人机编队协同控制时，需要设计合适的算法和控制策略。其中，领航者无人机负责路径规划和引导跟随者无人机，而跟随者无人机则通过感知和跟踪领航者无人机来保持相对位置和间距。可以使用传感器（如摄像头、激光雷达等）来获取周围环境信息，并利用通信系统实现无线数据传输和指令交互。

编队控制算法可以采用多种方式，如基于模型的控制、基于反馈控制和自适应控制等。这些算法可以结合无人机动力学模型、位置估计和姿态控制等技术，来实现对编队中各个无人机的控制与协同。

2 无领导多无人机协同编队控制
无领导多无人机协同编队控制是指在多架无人机之间实现协同工作的一种控制策略。在这种控制策略中，无人机之间没有明确的领导者，而是通过相互协作和通信来达到协同编队目标。这种控制策略可以实现无人机之间的分工合作、避障、路径规划等功能，以达到编队飞行或其他协同任务的目的。

⛄二、部分源代码

clear all;
clc;

dt=1;

m11=120000;m12=m11;m13=m11;%惯性分量，第1、2、3艘船在x轴上的惯性分量相等
m21=217900;m22=m21;m23=m21;%y
m31=63600000;m32=m31;m33=m31;%z
d11=21500;d12=d11;d13=d11;%阻尼分量，第1、2、3艘船在x轴上的阻尼分量相等
d21=117000;d22=d21;d23=d21;%y
d31=8020000;d32=d31;d33=d31;%z

a1=m11/m21;b1=d21/m21;%阿尔法和贝塔
a2=m12/m22;b2=d22/m22;
a3=m13/m23;b3=d23/m23;

%来自李雅普诺夫函数的若干个k值

k1=0.03;k2=0.03;k3=0;k4=0;k5=0.3;k6=0.2;k7=0.05;%不能参考张乾硕士论文

%领航者初始位置

X1=zeros(1,101);Y1=zeros(1,101);
X1(1,1)=0;Y1(1,1)=0;
Phi1=zeros(1,101);Phi1(1,1)=0;
v1=0;

%跟随者1初始位置及初始状态

X2=zeros(1,100);Y2=zeros(1,100);
X2(1,1)=0;Y2(1,1)=5;%初始坐标
Phi2=zeros(1,101);Phi2(1,1)=0.1;%初始航向角
u2=zeros(1,101);r2=zeros(1,101);v2=zeros(1,101);
u2(1,1)=0;r2(1,1)=0;v2(1,1)=0;

%跟随者2初始位置及初始状态

X3=zeros(1,100);Y3=zeros(1,100);
X3(1,1)=0;Y3(1,1)=-5;%初始坐标
Phi3=zeros(1,101);Phi3(1,1)=0.1;%初始航向角
u3=zeros(1,101);r3=zeros(1,101);v3=zeros(1,101);
u3(1,1)=0;r3(1,1)=0;v3(1,1)=0;

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]赵铭，王鹏程，李小龙. 基于多智能体系统的无人机编队控制算法综述[J]. 自动化学报，2018，44(7): 1185-1201.
[2]王艳蕾，张吉祥，范振宇. 无人机编队控制策略综述[J]. 信息与控制，2018，47(2): 162-170.
[3]张燕峰，赵东旭，刘磊. 基于时间同步的无人机编队控制策略研究综述[J]. 光学精密工程，2019，27(7): 1371-1380.
[4]王伟，王岳辉，李炜. 基于无人机编队协同作业的多目标协调决策算法研究[J]. 航空学报，2017，38(2): 060312.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合