探索MATLAB中多个无人船协同围捕控制算法

MATLAB程序:多个无人船 协同围捕控制算法 3船围捕控制,围捕运动船只 可以仿真多个船之间的距离以及距离目标船的距离,特别适合学习、参考

在智能船舶领域,多个无人船协同围捕控制算法是个超有趣的研究方向。今天就来唠唠基于MATLAB实现的3船围捕运动船只的控制算法,它还能仿真各船之间以及与目标船的距离,简直是学习和参考的宝藏。

1. 整体思路

实现这个围捕算法,首先要明确每艘无人船的运动模型。通常我们会把无人船简化成质点,然后通过控制质点的位置和速度来模拟船的运动。每艘船要做的就是不断调整自己的位置,逐渐靠近目标船,同时还要和其他两艘协作船保持合适的距离。

2. 核心代码与分析

% 初始化参数
num_boats = 3; % 无人船数量
target_x = 10; % 目标船初始x坐标
target_y = 10; % 目标船初始y坐标
boat_x = zeros(1, num_boats); % 无人船初始x坐标
boat_y = zeros(1, num_boats); 
boat_vx = zeros(1, num_boats); % 无人船初始x方向速度
boat_vy = zeros(1, num_boats); 
dt = 0.1; % 时间步长

这段代码很基础,主要是初始化一些关键参数。我们设定了无人船的数量,目标船的初始位置,还有无人船的初始位置和速度,dt是时间步长,它决定了每次更新位置和速度的时间间隔,就像游戏里每一帧的时间,时间步长越小,模拟越精细,但计算量也越大。

for t = 1:100 % 模拟100个时间步
    for i = 1:num_boats
        % 计算到目标船的距离
        dist_to_target = sqrt((boat_x(i) - target_x)^2 + (boat_y(i) - target_y)^2); 
        % 计算到其他无人船的距离
        dist_to_others = zeros(1, num_boats - 1);
        other_boat_count = 1;
        for j = 1:num_boats
            if j ~= i
                dist_to_others(other_boat_count) = sqrt((boat_x(i) - boat_x(j))^2 + (boat_y(i) - boat_y(j))^2);
                other_boat_count = other_boat_count + 1;
            end
        end
        % 根据距离调整速度
        if dist_to_target > 1
            boat_vx(i) = boat_vx(i) + (target_x - boat_x(i)) / dist_to_target * 0.1;
            boat_vy(i) = boat_vy(i) + (target_y - boat_y(i)) / dist_to_target * 0.1;
        end
        % 保持与其他无人船的合适距离
        for k = 1:num_boats - 1
            if dist_to_others(k) < 2
                boat_vx(i) = boat_vx(i) - (boat_x(i) - boat_x(find([1:num_boats] ~= i, 1, 'first'))) / dist_to_others(k) * 0.05;
                boat_vy(i) = boat_vy(i) - (boat_y(i) - boat_y(find([1:num_boats] ~= i, 1, 'first'))) / dist_to_others(k) * 0.05;
            end
        end
        % 更新位置
        boat_x(i) = boat_x(i) + boat_vx(i) * dt;
        boat_y(i) = boat_y(i) + boat_vy(i) * dt;
    end
    % 这里可以添加绘图代码,实时显示船只位置
end

这段循环代码是核心部分。外层循环控制时间步,在每个时间步内,内层循环对每艘无人船进行操作。首先计算每艘无人船到目标船的距离,然后计算到其他无人船的距离。如果到目标船的距离大于1,就朝着目标船的方向调整速度,这里的0.1可以理解为一个速度调整系数,控制着无人船靠近目标船的速度快慢。对于和其他无人船的距离,如果小于2,就调整速度来保持合适间距,0.05同样是速度调整系数。最后根据速度更新无人船的位置。要是想实时看到船的运动轨迹,就在这里添加绘图代码就行。

3. 优势与应用

这个算法特别适合学习,它把复杂的多船协同问题简化,清晰地展示了如何在考虑目标和协作关系下控制船只运动。在实际应用中,比如海上救援时围堵失控船只,或者海洋监测时对特定区域的包围监测,都能借鉴这种多船协同围捕的思路。

希望大家通过这个分享,对MATLAB实现多无人船协同围捕控制算法有更深入的理解,一起在智能船舶的技术海洋里遨游!

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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