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🔥 内容介绍
无人机编队技术是近年来迅速发展的一门交叉学科，其在军事侦察、环境监测、精准农业等领域展现出巨大的应用潜力。实现多无人机编队的稳定、高效运行，关键在于设计有效的编队控制算法。本文将重点探讨基于Matlab的无人机编队平移与旋转闭环控制方法，并对其实现过程进行详细阐述。
多无人机编队控制的目标是使多架无人机保持预定的几何队形，并能够按照预定的轨迹进行平移和旋转运动。为了实现这一目标，需要考虑以下几个关键因素：
一、编队模型的建立:
二、控制算法的设计:
本文选择虚拟结构法作为编队控制策略。在虚拟结构法中，首先定义虚拟结构的质心位置和姿态。然后，设计控制器，使每个无人机的实际位置和姿态跟踪虚拟结构中对应位置的期望值。
对于平移运动的控制，可以采用比例-积分-微分(PID)控制器或者更先进的控制算法，例如模型预测控制(MPC)。PID控制器的简单易行，但对参数的整定较为敏感；MPC控制器可以考虑系统约束和预测未来，具有更好的鲁棒性和适应性。控制器的输入为虚拟结构的期望位置和实际位置的偏差，输出为每个无人机的速度指令。
对于旋转运动的控制，需要考虑编队的角速度和角加速度。可以采用类似的PID控制器或者MPC控制器，输入为虚拟结构的期望姿态和实际姿态的偏差，输出为每个无人机的角速度指令。
为了实现闭环控制，需要将无人机的实际状态信息反馈到控制器中。这需要通过相应的传感器获取无人机的位姿信息，例如GPS、IMU等。
三、Matlab实现:
Matlab 提供了丰富的工具箱，可以方便地实现多无人机编队控制算法。以下步骤描述了使用Matlab实现上述控制算法的过程：
-
模型建立: 使用Matlab建立无人机动力学模型和编队几何模型。
-
控制器设计: 设计PID控制器或MPC控制器，并根据实际情况调整控制参数。
-
仿真环境搭建: 使用Matlab/Simulink搭建仿真环境，模拟无人机的飞行过程。该环境应包含无人机动力学模型、控制器、传感器模型和外部干扰模型。
-
结果分析: 运行仿真，分析无人机的轨迹、队形保持性能以及控制器的鲁棒性。 可以绘制无人机的飞行轨迹图，以及队形误差随时间的变化曲线，来评估控制算法的性能。
-
参数调整和优化: 根据仿真结果，调整控制器参数，以优化编队控制性能。
四、结论:
本文介绍了基于Matlab的多无人机编队平移与旋转闭环控制方法，并详细阐述了其实现过程。通过合理选择编队模型、设计有效的控制算法以及利用Matlab搭建仿真环境，可以实现多无人机编队的精确控制。未来研究可以考虑更复杂的编队模型、更先进的控制算法，以及应对更复杂的外部干扰。此外，将仿真结果应用于实际无人机编队系统的验证和改进，也是一个重要的研究方向。 同时，需要进一步研究如何在有限的计算资源和通信带宽下，保证多无人机编队的实时性和稳定性。 这将是多无人机编队技术持续发展的重要课题。
📣 部分代码
% N - number of vehicles
% connections - to leader connected vehicles in graph 1
% connections_2- to leader connected vehicles in graph 2
% Outputs:
% Adj_VL - Consensus adjacency matrix graph 1 with virtual leader connections
% Adj_VL_2 - same as above for graph 2
% Adj - Adjacency matrix graph 1 without virtual leader
% Adj_2 - same as above for graph 2
graphs = figure;
scrsz = get(groot, 'ScreenSize');
set(graphs, 'Name', 'Communication Topologies', 'NumberTitle', 'off','OuterPosition',[0 0 scrsz(3)/2 scrsz(4)/2]);
% call erdosRenyi
G = graph(erdosRenyi(N,0.6), 'upper', 'OmitSelfLoops');
subplot(2,2,1);
p = plot(G);
set(gca,'XTickLabel',[],'YTickLabel',[])
G_2 = graph(erdosRenyi(N,0.6),'upper','OmitSelfLoops');
subplot(2,2,3);
p_2 = plot(G_2);
set(gca,'XTickLabel',[],'YTickLabel',[]);
% find minimum spanning tree from the first element in the connected list
% and create undirected graph from the root of the tree
[T,pred] = minspantree(G,'Type','forest','Root',connections(1));
highlight(p,T)
subplot(2,2,2);
p_3 = plot(T);
set(gca,'XTickLabel',[],'YTickLabel',[])
[T_2,pred_2] = minspantree(G_2,'Type','forest','Root',connections_2(1));
highlight(p_2,T_2)
subplot(2,2,4);
p_4 = plot(T_2);
set(gca,'XTickLabel',[],'YTickLabel',[]);
% creates last column and row for adjacency matrix
connect = connect_VL(connections,N);
connect_2 = connect_VL(connections_2,N);
% creates adjacency matrixes
disp('Adjacency matrixes first graph');
Adj = full(T.adjacency)'
Adj_VL = [Adj connect; connect' 0]
disp('Adjacency matrixes second graph');
Adj_2 = full(T_2.adjacency)'
Adj_VL_2 = [Adj_2 connect_2; connect_2' 0]
end
function [Adj_lColumn] = connect_VL(connections,N)
% creates the last column and row (connections to the VL) of a Adj depending on the
% connections specified
Adj_lColumn = zeros(N,1);
for i=1:1:length(connections)
Adj_lColumn(connections(i)) = 1;
end
end
function [Adj] = erdosRenyi(N,p)
% creates random adjacency matrix according to Erdos-Renyi algorithm
Adj = triu(rand(N)<p,1); % upper triangular to avoid self-loops
Adj = Adj+Adj';
end
⛳️ 运行结果
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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|GCN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
2.19 Transform各类组合时序、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
🌈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
🌈 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
🌈 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
🌈 通信方面
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、水声通信、通信上传下载分配
🌈 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈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、MPPT优化、家庭用电
🌈 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
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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