【无人机控制】基于三维动力学模型下多场景的集群无人机编队控制仿真附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-11 15:00:51 发布

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#无人机 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

多场景的集群无人机编队控制仿真

程序介绍：在三维动力学模型下，构建四机编队两类任务：其一在受限空间内通过通道约束与尺度调节实现协同避障导航并保持拓扑关系；其二在开放空间中维持相对连接的同时，按频率与相位驱动实现编队形状参数化重构与前向推进。流程覆盖初始状态设定、状态积分、终端收敛与评估

程序功能：生成期望轨迹、仿真状态演化、绘制三维轨迹与编队连线，输出位置/速度/指向误差曲线；可设通信拓扑、频率、速度、时长与增益；插值平滑轨迹，显示受限区域几何体与关键阶段标记，并支持视角设置。

算法说明：采用基于图的相对约束编队控制。以领航器提供参考，跟随机由相对位移投影与阻尼项构成控制律得到期望加速度，并映射为推力方向；受限空间场景通过几何通道建模并以时间尺度因子调节队形尺寸以满足可达性与安全间距；形状重构场景以正弦/相位参数化描述期望相对位姿，实现连续重构与同步推进。

关键字：四旋翼；多智能体；编队控制；受限空间协同避障导航；编队形状参数化重构；图拓扑；相对约束；尺度缩放；误差分析；三维仿真。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% ================== 全局变量与基础参数 ==================

global N na kd kp n1 m g e3 Tsim w Q v

% 四旋翼参数

g = 9.81;

m(1) = 0.42; m(2) = 0.42; m(3) = 0.42; m(4) = 0.42;

% z 轴单位向量

e3 = [0; 0; 1];

% 通信拓扑（1 为领航；其余按链/分支）

N{1} = [];

N{2} = [1]; % 不可更改

N{3} = [2];

N{4} = [1,3];

na = length(N);

% 控制增益

kp = 1.9*ones(na,1);

kd = 3.0*ones(na,1);

n1 = 20;

% 期望运动频率/前进速度

w = 1.0; % [rad/s]

v = 0.2;

% 仿真时长

Tsim = 82;

% ——界面与字体（中文）——

try

set(0,'DefaultAxesFontName','SimHei');

set(0,'DefaultTextFontName','SimHei');

catch

end

set(0,'DefaultAxesFontName','Microsoft YaHei');

set(0,'DefaultTextFontName','Microsoft YaHei');

set(0,'DefaultAxesFontSize',12);

set(0,'DefaultFigureColor','w');

% ——视频参数——

SAVE_VIDEO = true; % 录制开关

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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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

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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