基于UKF和MPC的无人机编队路径避障算法及matlab实现

基于UKF和MPC的无人机编队路径避障算法及matlab实现

随着无人机技术的飞速发展，无人机编队技术也越来越受到关注。而实现无人机编队路径规划与避碰是无人机编队实现的核心问题之一。本文将介绍一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）和模型预测控制（MPC）的无人机编队路径避碰算法，并提供相应的matlab源代码。

1. 算法原理

本算法使用UKF进行路径规划和MPC进行避碰，UKF主要用于无人机位置和速度预测，MPC则根据预测结果计算出每个时刻的最佳控制器输出。

在路径规划方面，我们假设无人机运动服从匀加速直线运动模型，即加速度为常数的情况。由此可以得到无人机的位置、速度和加速度等状态向量，根据这些状态向量应用UKF进行状态预测。

在避碰方面，我们首先需要确定每个无人机的相对距离和相对速度关系，从而判断是否存在碰撞风险。然后根据MPC算法计算最佳控制器输出，使得每个时刻无人机的位置和速度满足避碰要求。

2. 算法实现

为了使算法易于理解，这里我们仅考虑两架无人机的情况。对于多架无人机的情况，只需要将算法扩展至多维状态空间即可。

首先，我们需要定义无人机的状态向量和控制向量。这里我们定义状态向量为X=[px  py  vx  vy]TX=[p_x\ \ p_y\ \ v_x\ \ v_y]^T