【无人机编队】基于二阶一致性实现一领导多无人机协同编队控制附matlab仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

⛄ 内容介绍

基于二阶一致性的方法可用于实现一领导多无同编队控制。以下是基本的实现步骤：

1. 确定系统模型：建立无人机编队控制的系统模型，包括每个无人机的动力学方程、位置和速度等变量。

2. 指定领导者无人机：从多个无人机中选择一个作为领导者，其路径和速度将被其他从属无人机跟随。

3. 设计追踪控制器：为每个从属无人机设计追踪控制器，使其跟随领导者的轨迹。常用的控制器设计方法包括PID控制器、线性二次型（LQR）控制器等。

4. 设计协同控制器：为每个从属无人机设计协同控制器，通过与邻近无人机的信息交换和协同调整来实现编队的一致性。常用的协同控制器设计方法包括基于相对位置误差的协同控制器、虚拟结构等。

5. 实现通信和数据传输：设置无人机之间的通信网络，并确保及时的信息传输，例如领导者无人机的位置和速度信息以及从属无人机的状态更新。

6. 仿真与实验：使用适当的仿真工具或实际无人机平台进行的轨迹和相对位置误差等指标，评估系统的性和编队的协同度。

需要注意的是，在实际应用中，还需要考虑到传感器误差、障碍物避障、通信延迟等实际情况，对控制算法进行进一步改进和优化。此外，无人机编队控制还涉及到领导者选择策略、路径规划方法以及更高阶一致性的实现等方面的研究。

⛄ 部分代码

clc

clear

close all

t0=0;tf=250;

 step_qw=0.01;

p1=20;

q0=[(rand(1)-0.5)*p1;(rand(1)-0.5)*p1;0.2;0.2;

    (rand(1)-0.5)*p1;(rand(1)-0.5)*p1;0.1;0.1;

    (rand(1)-0.5)*p1;(rand(1)-0.5)*p1;0.1;0.1;

    (rand(1)-0.5)*p1;(rand(1)-0.5)*p1;0.1;0.1;

    (rand(1)-0.5)*p1;(rand(1)-0.5)*p1;0.1;0.1];

    %这一组是赋初值，里面有些给的是随机值,也可以改成定值

%save('q0.mat','q0');

load('q0.mat','q0');

%t,返回列向量的时间点.q,返回对应T的求解列向量.是函数句柄,可以是函数文件名

%'Whole_Twodimension_total_state'是函数句柄,可以是函数文件名,匿名函数句柄或内联函数名

%t0:step_qw:tf,从t0到tf，步长step_qw

%q0, 是初始值向量

[t,q]=ode45('Whole_Twodimension_total_state',t0:step_qw:tf,q0);

figure(1);

hold on %作用是在作下一幅图时保留已有图像

xlabel('x position','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('y position','FontName','Times New Roman','FontSize',14);

plot(q(:,1),q(:,2),'g');

hold on

plot(q(:,5),q(:,6),'r');

hold on

plot(q(:,9),q(:,10),'b');

hold on

plot(q(:,13),q(:,14),'k');

hold on

plot(q(:,17),q(:,18),'c');

hold on

legend('leader ','follower 1','follower 2','follower 3','follower 4');

hold on

plot(q(1,1),q(1,2),'ro');

hold on

plot(q(1,5),q(1,6),'bo');

hold on

plot(q(1,9),q(1,10),'bo');

hold on

plot(q(1,13),q(1,14),'bo');

hold on

plot(q(1,17),q(1,18),'bo');

hold on

plot(q(end,1),q(end,2),'rp');

hold on

box on

figure(2)

hold on

xlabel('t/s','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('$\bar{v}_i$','interpreter','latex','fontsize',14);

hold on

plot(t,q(:,3),'r:',t,q(:,4),'r');

hold on

plot(t,q(:,7),'b:',t,q(:,8),'b');

hold on;

plot(t,q(:,11),'k:',t,q(:,12),'k');

hold on;

plot(t,q(:,15),'m:',t,q(:,16),'m');

hold on

plot(t,q(:,19),'m:',t,q(:,20),'m');

box on

legend('leader ','follower 1','follower 2','follower 3','follower 4');

figure(3)

hold on

xlabel('t/s','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('xi-x0','interpreter','latex','fontsize',14);

hold on

plot(t,q(:,5)-q(:,1),'r:',t,q(:,6)-q(:,2),'r');

hold on

plot(t,q(:,9)-q(:,1),'b:',t,q(:,10)-q(:,2),'b');

hold on;

plot(t,q(:,13)-q(:,1),'k:',t,q(:,14)-q(:,2),'k');

hold on;

plot(t,q(:,17)-q(:,1),'m:',t,q(:,18)-q(:,2),'m');

hold on

legend('leader ','follower 1','follower 2','follower 3','follower 4');

box on

figure(4)

hold on

xlabel('t/s','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('vi-v0','interpreter','latex','fontsize',14);

hold on

plot(t,q(:,3)-q(:,7),'r:',t,q(:,4)-q(:,8),'r');

hold on

plot(t,q(:,3)-q(:,11),'b:',t,q(:,4)-q(:,12),'b');

hold on;

plot(t,q(:,3)-q(:,15),'k:',t,q(:,4)-q(:,16),'k');

hold on;

plot(t,q(:,3)-q(:,19),'m:',t,q(:,4)-q(:,20),'m');

hold on

box on

legend('leader ','follower 1','follower 2','follower 3','follower 4');

grid off%作用是关闭网格线,即在figure界面里的图形底版是空白

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 王瑾.变质量无人机编队控制技术及其在农业植保场景下的应用研究[D].浙江大学[2023-06-24].

[2] 樊琼剑.多无人机协同编队仿生飞行控制关键技术研究[D].南京航空航天大学,2008.DOI:10.7666/d.d051985.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1.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

2.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

3.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

4.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

5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位

6.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

7.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

8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长