【无人机编队】基于二阶一致性实现考虑通信半径和碰撞半径的多无人机协同编队控制附matlab代码

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的发展，多无人机协同编队控制技术已成为研究热点。本文提出了一种基于二阶一致性、考虑通信半径和碰撞半径的多无人机协同编队控制方法。该方法通过引入虚拟领导者和虚拟跟随者，建立了二阶一致性控制协议，实现了无人机编队的一致性运动。同时，通过设计通信半径和碰撞半径约束，保证了无人机之间的安全通信和避免碰撞。仿真结果表明，该方法能够有效地实现多无人机协同编队控制，具有鲁棒性和可扩展性。

引言

多无人机协同编队控制技术在军事、工业和民用等领域有着广泛的应用前景。然而，由于无人机之间的通信限制和碰撞风险，实现多无人机协同编队控制面临着挑战。

方法

本文提出的方法基于二阶一致性控制协议，通过引入虚拟领导者和虚拟跟随者，建立了如下控制协议：

​为了避免碰撞，本文引入了碰撞半径约束，即当无人机之间的距离小于碰撞半径时，控制输入将被限制为零。

仿真结果

仿真结果表明，该方法能够有效地实现多无人机协同编队控制。无人机能够快速收敛到目标编队，并保持一致性运动。同时，通信半径和碰撞半径约束确保了无人机之间的安全通信和避免碰撞。

本文提出了一种基于二阶一致性、考虑通信半径和碰撞半径的多无人机协同编队控制方法。该方法通过引入虚拟领导者和虚拟跟随者，建立了二阶一致性控制协议，实现了无人机编队的一致性运动。同时，通过设计通信半径和碰撞半径约束，保证了无人机之间的安全通信和避免碰撞。仿真结果表明，该方法具有鲁棒性和可扩展性，能够有效地实现多无人机协同编队控制。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

⛳️ 运行结果

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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.图像处理方面

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 路径规划方面

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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

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、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合