【无人集群系列---无人机集群编队算法】

一、核心目标

1. ‌编队生成与保持‌
   确保无人机按预设几何形状（如三角形、菱形）飞行，并在运动过程中维持稳定性。典型场景包括队形收缩、扩张和旋转控制。
2. ‌避障与路径规划‌
   实时感知障碍物并动态调整路径，避免碰撞且最小化编队形变。
3. ‌通信与协同‌
   通过低延迟通信网络（如5G、UWB）共享位置、速度等信息，支持分布式决策。
4. ‌容错性与鲁棒性‌
   在部分无人机故障或通信中断时，仍能保持编队功能正常运行。

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二、主流编队控制方法

1. 领航-跟随法（Leader-Follower）

• ‌原理‌：指定一架无人机为领航者，其余跟随者基于领航者状态调整自身位置。
• ‌优点‌：逻辑简单，计算量低，适合线性编队。
• ‌缺点‌：过度依赖领航者，难以处理复杂队形变换。
  无人机编队控制Python代码实现（领航-跟随法）
  领航-跟随法通过指定领航者与跟随者的相对位置偏移量实现编队控制。
  (1) 基础控制框架

import numpy as np
import rospy
from geometry_msgs.msg import PoseStamped, TwistStamped

class LeaderDrone:
    def __init__(self, id):
        self.id = id
        self.position = np.array([0.0, 0.0])  # 初始位置
        self.velocity_pub = rospy.Publisher(f"/uav{
     
     id}/cmd_vel", TwistStamped, queue_size=10)
        
    def update_position(self, new_pos):
        self.position = new_pos  # 位置更新‌

class FollowerDrone:
    def __init__(self, id, leader, offset):
        self.id = id
        self.leader = leader
        self.offset = offset  # 编队偏移量(x,y)
        self.position = np.array([0.0, 0.0])
        self.sub = rospy.Subscriber(f"/uav{
     
     self.leader.id}/position", PoseStamped, self.update_target)
    
    def update_target(self, msg):
        leader_pos = np.array([msg.pose.position.x, msg.pose.position.y])
        self.target_pos = leader_pos + self.offset  # 计算目标位置‌
    
    def pid_control(self):
        error = self.target_pos - self.position
        cmd = TwistStamped()
        cmd.twist.linear.x <