基于flocking实现多智能体无人机编队集群控制运动附Matlabf仿真

最新推荐文章于 2025-05-25 10:25:49 发布

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本文探讨了无人机编队技术在多智能体协作中的应用，重点介绍了flocking算法在位置、速度和方向控制中的作用，以及编队控制算法如PID、LQR等在实现编队协调运动中的关键角色。文章还涵盖了无人机编队的多个方面，包括其在军事、民用和科研领域的潜在应用。

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🔥 内容介绍

无人机编队是当今无人机技术领域的一个热门研究方向。随着无人机技术的不断发展，无人机编队技术也得到了越来越多的关注和研究。无人机编队技术可以将多架无人机组成一个编队，通过集群控制的方式实现编队内部的协调运动，从而完成一系列任务。

在无人机编队技术中，flocking算法是一种常用的集群控制算法。该算法通过模拟鸟群的群体行为，实现了多智能体之间的协调运动。在无人机编队中，flocking算法可以用来控制无人机的位置、速度和方向，从而实现编队内部的协调运动。

无人机编队技术的研究涉及到多个方面，包括编队形态的设计、编队控制算法的研究、编队通信协议的制定等。其中，编队控制算法是至关重要的一环。目前，常用的编队控制算法包括PID控制、LQR控制、模型预测控制等。这些算法可以通过控制无人机的位置、速度和方向，实现编队内部的协调运动。

在实际应用中，无人机编队技术可以应用于军事、民用、科研等领域。例如，在军事领域，无人机编队技术可以用来进行侦察、监视、打击等任务；在民用领域，无人机编队技术可以用来进行物流、巡检、灾害救援等任务；在科研领域，无人机编队技术可以用来进行环境监测、气象探测等任务。

总之，无人机编队技术是当今无人机技术领域的一个热门研究方向。基于flocking算法的编队控制算法可以实现多智能体之间的协调运动，从而完成一系列任务。未来，随着无人机技术的不断发展，无人机编队技术将会得到更广泛的应用和研究。

📣 部分代码

function [q_k,p_k] = betaposvel(yk,Kr,x,y,p_nodes,n)  q_k = zeros(n,2);  I = eye(n);  z_dist = zeros(n,1);  for i = 1:n      z_dist(i) = eucld(x(i),y(i),yk(1),yk(2));  end  myu = Kr./z_dist;  ak = [x - yk(1),y - yk(2)];  P = I - (ak * ak');  p_k = P * p_nodes;  for i = 1:n     p_k = myu(i) * p_k;     q_k(i,:) = (myu(i) * [x(i),y(i)]) + ((1 - myu(i)) * yk);  end       end

%clearing variablesclc,clearclose all%declaring nodes, desired distance and other parametersn = 100;dim = 2;d = 15;k = 1.2;r = k * d;h = 0.2;neigh = {};%Optional paramtersepsilon = 0.1; delta_t = 0.009;t = 0:delta_t:7;% Set simulation timec1 = 30;c2 = 2 * sqrt(c1);%Randomely generating the pointsx = rand(n,1).*50;y = rand(n,1).*50;%Calculating neighbors and plotting the graph connecting neighbors[x,y,neigh] = compute(x,y,r,n,neigh);plotgraph(x,y,neigh,n);  %Declaring variables required for movement of the nodesold_x = x;old_y = y;p_nodes = zeros(n,dim);u_nodes = zeros(n,dim);sum1 = zeros(n,dim);sum2 = zeros(n,dim);%Variables for keeping track of the node parameters for each iterationx_iter = zeros(n,length(t));y_iter = zeros(n,length(t));p_iter = zeros(length(t),n);n_iter = ones(length(t),1); rk_iter = zeros(length(t),1);%Loop for movement of the flockfor iter = 1:length(t)    p_nodes(:,1) = (x - old_x)/delta_t;  %Calculating velocity of the nod閟    p_nodes(:,2) = (y - old_y)/delta_t;    if (iter > 1)      p_iter(iter,:) = ((p_nodes(:,1).^2) + (p_nodes(:,2).^2)); %Saving node velocity values for each iteration        n_iter(iter) = iter; %saving the no: of iterations    end      old_x = x;  %Saving old x and y values for the purpose of calculating velocity    old_y = y;    [x,y,neigh] = compute(x,y,r,n,neigh); %Computing neighbors    [adij] = adjacent(neigh,n); %Computing the adjacency matrix (For Connectivity)    rk_iter(iter) = rank(adij)/n; %Computing connectivity    [adj] = fadj(x,y,neigh,r,n);     [grad] = GBT(x,y,r,d,neigh,n); %Computing the Gradient Base Term    [adjterm] = CBT(p_nodes,neigh,adj,n);%Computing the Concensus Base Term    grad = c1 * grad;     adjterm = c2 * adjterm;    u_nodes = grad + adjterm; %Calculating accelaration    x = old_x + (delta_t * p_nodes(:,1)) + (((delta_t^2)/2) * u_nodes(:,1)); %Changing the position of the nodes    y = old_y + (delta_t * p_nodes(:,2)) + (((delta_t^2)/2) * u_nodes(:,2));    x_iter(:,iter) = x; %Saving the position for every iteration    y_iter(:,iter) = y;    hold off;    plotgraph(x,y,neigh,n); %Plotting the graph    drawnow;end%Plotting the velocityfigure(2)for i = 1:n    plot(n_iter,p_iter(:,i));    hold on;end       %Plotting the connectivityfigure(3)plot(n_iter,rk_iter);%Plotting the trajectoryfigure(4)for i = 1:length(t) if(i == length(t))   plot(x_iter(:,i),y_iter(:,i),'m>'); else     plot(x_iter(:,i),y_iter(:,i),'k.'); end hold on;end