【无人机编队】无人机编队控制中存在障碍物时蜂群导航的优化稳定时间附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人机编队控制中，当存在障碍物时，蜂群导航的优化稳定时间是一个关键指标，它直接关系到编队在复杂环境中的安全性与高效性。稳定时间指从检测到障碍物，系统做出响应，到无人机编队重新达到稳定飞行状态所经历的时长。若稳定时间过长，无人机可能与障碍物碰撞，或导致编队混乱，影响任务执行。

障碍物对蜂群导航稳定时间的影响机制

1. 信息传输延迟

   ：无人机通过无线通信共享位置、速度、环境感知等信息。遇到障碍物时，感知数据量剧增，如高分辨率图像或点云数据，传输这些数据会占用大量带宽，造成通信拥塞，信息在编队内传播延迟。例如在城市峡谷环境，多栋高楼形成复杂障碍物群，无人机间信息传输延迟可达数十毫秒，导致决策滞后，延长稳定时间。

2. 算法计算复杂度

   ：常用的避障算法，如人工势场法、A * 算法，在处理障碍物时计算量很大。以人工势场法为例，需为每个无人机计算来自障碍物的斥力和来自目标点的引力，当障碍物数量增多、形状复杂时，计算量呈指数级增长。若无人机计算能力有限，如小型消费级无人机，完成一次路径规划可能需数秒，极大影响响应速度，增加稳定时间。

3. 编队调整策略

   ：检测到障碍物后，编队需调整飞行路径。松散编队可能通过简单的避让动作避开障碍物，稳定时间相对短；紧密编队为保持特定几何形状，如用于表演的密集编队，需精确协调每架无人机的位置和速度，调整过程复杂，稳定时间长。例如三角形编队在遇到障碍物时，各无人机既要避障，又要维持三角形形状，计算和协调难度大，稳定时间可能是松散编队的数倍。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

 violation = false;

    r_vec = reshape(r',2,[])';

    for jj = 1:size(obs,1)

        [~,obs_d] = normr(r_vec - obs(jj,1:2));

        if any(obs_d < d_min(jj))

            violation = true;

            break

        end   

    end

end

🔗 参考文献

[1] 张乐,刘忠,张建强,等.基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型[J].国防科技大学学报, 2014(1):7.DOI:10.11887/j.cn.201401027.

[2] 王连稳,蔡延光.基于蜂群算法的随机需求车辆路径优化问题研究[J].电子世界, 2013(2):3.DOI:CNKI:SUN:ELEW.0.2013-02-059.

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