【无人机控制】基于环形拓扑和分布式控制的无人机编队控制算法实现，分为2D平面编队和3D空间编队两种模式附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文针对无人机编队控制问题，提出基于环形拓扑和分布式控制的无人机编队控制算法，涵盖 2D 平面编队和 3D 空间编队两种模式。通过分析环形拓扑的结构特性和分布式控制的优势，结合无人机动力学模型，分别设计适用于 2D 和 3D 场景的编队控制算法。详细阐述算法中信息交互、姿态调整、路径规划等关键环节的实现方式，并在仿真环境中对算法进行验证。结果表明，该算法能够使无人机编队在 2D 和 3D 空间中快速形成并保持稳定的编队队形，有效应对外界干扰和个体故障，具有较强的鲁棒性和适应性，为无人机编队在实际任务中的应用提供了理论和技术支持。

关键词

无人机编队；环形拓扑；分布式控制；2D 平面编队；3D 空间编队

一、引言

1.1 研究背景与意义

近年来，无人机技术发展迅速，在军事侦察、环境监测、应急救援、物流配送等众多领域得到广泛应用。无人机编队作业能够充分发挥群体优势，完成单一无人机无法胜任的复杂任务，如大面积区域搜索、协同攻击、多目标跟踪等。然而，实现高效稳定的无人机编队控制面临诸多挑战，包括编队队形保持、信息交互、协同决策以及应对复杂环境干扰等。合理的编队拓扑结构和控制策略是解决这些问题的关键。

环形拓扑结构具有信息交互简单、可靠性高的特点，在无人机编队中应用环形拓扑，可减少信息传输延迟和单点故障的影响。分布式控制策略使每个无人机仅依赖局部信息进行决策，无需全局中心节点，提高了编队的自主性和灵活性。因此，研究基于环形拓扑和分布式控制的无人机编队控制算法，对于提升无人机编队的协同作业能力，拓展无人机的应用场景具有重要的理论意义和实际应用价值。

1.2 国内外研究现状

在无人机编队控制领域，国内外学者开展了大量研究。在编队拓扑结构方面，常见的有领导 - 跟随拓扑、虚拟结构拓扑等。领导 - 跟随拓扑中，跟随无人机跟随领机运动，该拓扑结构简单，但对领机依赖性强，领机故障易导致编队失控；虚拟结构拓扑将编队视为一个虚拟刚体，各无人机根据自身在虚拟结构中的位置进行运动控制，然而该拓扑信息交互复杂，计算量大。相比之下，环形拓扑在信息交互和可靠性方面具有独特优势，但相关研究相对较少。

在控制策略方面，集中式控制通过中心节点统一规划和控制无人机编队的运动，虽然能实现精确控制，但存在中心节点易受攻击、系统灵活性差等问题。分布式控制策略近年来受到广泛关注，如基于一致性理论的分布式控制算法，通过无人机之间的信息交互实现编队协同。然而，现有分布式控制算法在处理 2D 平面和 3D 空间编队的切换以及复杂环境下的编队稳定性方面仍有待提高。因此，研究基于环形拓扑和分布式控制的无人机编队控制算法，探索其在 2D 平面和 3D 空间编队中的应用，具有一定的创新性和研究价值。

二、环形拓扑与分布式控制原理

2.1 环形拓扑结构

环形拓扑结构中，无人机编队内各无人机依次连接形成环形，每个无人机仅与相邻的两个无人机进行信息交互。这种结构具有以下优点：一是信息传输路径简单，减少了信息传输延迟；二是不存在中心节点，避免了单点故障对整个编队的影响，提高了编队的可靠性；三是便于实现分布式控制，每个无人机可根据从相邻无人机获取的信息进行自主决策。在实际应用中，环形拓扑结构能够适应不同规模的无人机编队，通过调整环的大小和无人机之间的间距，可实现多样化的编队队形。

2.2 分布式控制原理

分布式控制是指在无人机编队中，每个无人机作为一个独立的智能体，仅依赖局部信息（如相邻无人机的位置、速度、姿态等信息）进行决策和控制，无需全局中心节点统一指挥。分布式控制基于一致性理论，通过设计合适的控制律，使各无人机在局部信息交互的基础上，逐渐达成状态一致，实现编队的协同运动。在基于环形拓扑的无人机编队中，分布式控制能够充分发挥环形拓扑信息交互简单的优势，各无人机根据相邻无人机的状态信息，调整自身的运动参数，从而保持编队队形的稳定。同时，分布式控制具有较强的容错能力，当个别无人机出现故障或通信中断时，其他无人机仍能根据剩余信息继续执行任务，保证编队的整体稳定性。