基于flocking实现多智能体无人机编队集群控制运动附Matlabf仿真

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 内容介绍

无人机编队是当今无人机技术领域的一个热门研究方向。随着无人机技术的不断发展，无人机编队技术也得到了越来越多的关注和研究。无人机编队技术可以将多架无人机组成一个编队，通过集群控制的方式实现编队内部的协调运动，从而完成一系列任务。

在无人机编队技术中，flocking算法是一种常用的集群控制算法。该算法通过模拟鸟群的群体行为，实现了多智能体之间的协调运动。在无人机编队中，flocking算法可以用来控制无人机的位置、速度和方向，从而实现编队内部的协调运动。

无人机编队技术的研究涉及到多个方面，包括编队形态的设计、编队控制算法的研究、编队通信协议的制定等。其中，编队控制算法是至关重要的一环。目前，常用的编队控制算法包括PID控制、LQR控制、模型预测控制等。这些算法可以通过控制无人机的位置、速度和方向，实现编队内部的协调运动。

在实际应用中，无人机编队技术可以应用于军事、民用、科研等领域。例如，在军事领域，无人机编队技术可以用来进行侦察、监视、打击等任务；在民用领域，无人机编队技术可以用来进行物流、巡检、灾害救援等任务；在科研领域，无人机编队技术可以用来进行环境监测、气象探测等任务。

总之，无人机编队技术是当今无人机技术领域的一个热门研究方向。基于flocking算法的编队控制算法可以实现多智能体之间的协调运动，从而完成一系列任务。未来，随着无人机技术的不断发展，无人机编队技术将会得到更广泛的应用和研究。

 部分代码

function [q_k,p_k] = betaposvel(yk,Kr,x,y,p_nodes,n) q_k = zeros(n,2); I = eye(n); z_dist = zeros(n,1); for i = 1:n z_dist(i) = eucld(x(i),y(i),yk(1),yk(2)); end myu = Kr./z_dist; ak = [x - yk(1),y - yk(2)]; P = I - (ak * ak'); p_k = P * p_nodes; for i = 1:n p_k = myu(i) * p_k; q_k(i,:) = (myu(i) * [x(i),y(i)]) + ((1 - myu(i)) * yk); end end​​

%clearing variablesclc,clearclose all%declaring nodes, desired distance and other parametersn = 100;dim = 2;d = 15;k = 1.2;r = k * d;h = 0.2;neigh = {};%Optional paramtersepsilon = 0.1; delta_t = 0.009;t = 0:delta_t:7;% Set simulation timec1 = 30;c2 = 2 * sqrt(c1);%Randomely generating the pointsx = rand(n,1).*50;y = rand(n,1).*50;%Calculating neighbors and plotting the graph connecting neighbors[x,y,neigh] = compute(x,y,r,n,neigh);plotgraph(x,y,neigh,n); %Declaring variables required for movement of the nodesold_x = x;old_y = y;p_nodes = zeros(n,dim);u_nodes = zeros(n,dim);sum1 = zeros(n,dim);sum2 = zeros(n,dim);%Variables for keeping track of the node parameters for each iterationx_iter = zeros(n,length(t));y_iter = zeros(n,length(t));p_iter = zeros(length(t),n);n_iter = ones(length(t),1); rk_iter = zeros(length(t),1);​%Loop for movement of the flockfor iter = 1:length(t) p_nodes(:,1) = (x - old_x)/delta_t; %Calculating velocity of the nod閟 p_nodes(:,2) = (y - old_y)/delta_t; if (iter > 1) p_iter(iter,:) = ((p_nodes(:,1).^2) + (p_nodes(:,2).^2)); %Saving node velocity values for each iteration n_iter(iter) = iter; %saving the no: of iterations end old_x = x; %Saving old x and y values for the purpose of calculating velocity old_y = y; [x,y,neigh] = compute(x,y,r,n,neigh); %Computing neighbors [adij] = adjacent(neigh,n); %Computing the adjacency matrix (For Connectivity) rk_iter(iter) = rank(adij)/n; %Computing connectivity [adj] = fadj(x,y,neigh,r,n); [grad] = GBT(x,y,r,d,neigh,n); %Computing the Gradient Base Term [adjterm] = CBT(p_nodes,neigh,adj,n);%Computing the Concensus Base Term grad = c1 * grad; adjterm = c2 * adjterm; u_nodes = grad + adjterm; %Calculating accelaration x = old_x + (delta_t * p_nodes(:,1)) + (((delta_t^2)/2) * u_nodes(:,1)); %Changing the position of the nodes y = old_y + (delta_t * p_nodes(:,2)) + (((delta_t^2)/2) * u_nodes(:,2)); x_iter(:,iter) = x; %Saving the position for every iteration y_iter(:,iter) = y; hold off; plotgraph(x,y,neigh,n); %Plotting the graph drawnow;end​%Plotting the velocityfigure(2)for i = 1:n plot(n_iter,p_iter(:,i)); hold on;end ​%Plotting the connectivityfigure(3)plot(n_iter,rk_iter);​%Plotting the trajectoryfigure(4)for i = 1:length(t) if(i == length(t)) plot(x_iter(:,i),y_iter(:,i),'m>'); else plot(x_iter(:,i),y_iter(:,i),'k.'); end hold on;end ​

⛳️ 运行结果

 参考文献

[1] 程磊,王永骥,朱全民.基于智能体的多移动机器人群集编队控制系统[J].系统工程与电子技术, 2006, 28(5):5.DOI:10.3321/j.issn:1001-506X.2006.05.025.

[2] 卢添.基于多智能体系统一致性理论的固定翼无人机编队控制[J].[2023-12-21].

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

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

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

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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