四旋翼多无人机协同路径规划系统仿真-育师

四旋翼多无人机协同路径规划系统仿真

【内容介绍】
全套课程报告 + MATLAB 源程序，全面解析四旋翼多无人机协同路径规划系统的理论与实践。报告详细介绍了系统的数学建模、算法原理与代码实现，包括目标跟踪、编队形成、碰撞与障碍规避等关键控制策略。报告中给出了完整的公式推导、建模过程和行为决策机制，并通过详细的代码注释解释了各模块实现原理，适用于科研论文、课程作业和无人机协同控制技术的深入学习。

【主要内容】
✔ 算法原理解析
- 目标跟踪、编队控制、碰撞避免与障碍规避的数学公式和控制律。
- 多智能体协同飞行中各无人机的决策机制与状态更新方法。

✔ 系统建模
- 环境模型构建：包括起始点、目标点、障碍物以及队形参数的数学建模。
- 无人机状态建模：二维位置、速度、航向与路径记录的详细描述。

✔ 代码实现与解释
- MATLAB 源代码详解：从模型加载、无人机初始化、行为策略实现到路径更新，全流程代码逐段讲解。
- 各关键函数（Tracking、Formation、Collision、Obstacle）的算法原理与实现细节说明。

【产品特点】
✔ 全面系统的技术文档 —— 理论公式、模型构建与算法设计三位一体，详细解析多智能体协同路径规划技术；
✔ 源码注释详尽 —— 每一段代码均配有详细说明，帮助您快速掌握系统实现原理；
✔ 应用广泛 —— 适用于无人机协同飞行、路径规划及自动控制等科研和工程应用；
✔ 开箱即用 —— 内置所有默认参数，一键运行、一键出图，科研汇报与课程作业均可直接使用；
✔ 适用于进阶研究 —— 支持自定义修改与扩展，为无人机协同控制及多智能体系统研究提供坚实技术支持。

以下文字及示例代码仅供参考
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

========== 参数设置 ==========

N_DRONES = 3 # 无人机数量
DT = 0.1 # 时间步长
MAX_STEPS = 500 # 最大仿真步数
K_ATTRACT = 1.0 # 引力增益
K_REPEL = 100.0 # 斥力增益
REPEL_RADIUS = 2.0 # 斥力作用半径
GOAL_TOLERANCE = 0.3 # 到达目标容忍距离
MAX_SPEED = 0.8 # 最大速度限制

初始化位置和目标

np.random.seed(42)
positions = np.array([
[0, 0],
[0, 2],
[0, -2]
], dtype=float)

goals = np.array([
[8, 1],
[7, -1],
[9, 0]
], dtype=float)

记录轨迹

trajectories = [pos.copy() for pos in positions]

========== 势场函数 ==========

def compute_force(pos, goal, other_positions):
# 引力：指向目标
attract = K_ATTRACT * (goal - pos)

# 斥力：来自其他无人机 repel = np.zeros(2) for other in other_positions: diff = pos - other dist = np.linalg.norm(diff) + 1e-6 # 防止除零 if dist < REPEL_RADIUS and dist > 0: repel += K_REPEL * (1/dist - 1/REPEL_RADIUS) * (1/(dist**2)) * (diff / dist) total_force = attract + repel return total_force

========== 仿真主循环 ==========

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.set_xlim(-1, 10)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_aspect(‘equal’)
ax.grid(True)
ax.set_title(‘Multi-Quadrotor Cooperative Path Planning (APF-based)’)

绘图对象

drone_points, = ax.plot([], [], ‘bo’, markersize=8, label=‘Drones’)
goal_points = ax.scatter(goals[:, 0], goals[:, 1], c=‘r’, marker=‘x’, s=100, label=‘Goals’)
traj_lines = [ax.plot([], [], ‘–’, alpha=0.6)[0] for _ in range(N_DRONES)]

更新函数（用于动画）

def animate(frame):
global positions, trajectories

new_positions = np.copy(positions) for i in range(N_DRONES): others = [positions[j] for j in range(N_DRONES) if j != i] force = compute_force(positions[i], goals[i], others) velocity = force * DT speed = np.linalg.norm(velocity) if speed > MAX_SPEED: velocity = velocity / speed * MAX_SPEED new_positions[i] += velocity # 记录轨迹 trajectories[i] = np.vstack([trajectories[i], new_positions[i]]) positions = new_positions # 更新绘图 drone_points.set_data(positions[:, 0], positions[:, 1]) for i in range(N_DRONES): traj_lines[i].set_data(trajectories[i][:, 0], trajectories[i][:, 1]) # 检查是否全部到达目标（可选提前停止） if frame > 10: dists = np.linalg.norm(positions - goals, axis=1) if np.all(dists < GOAL_TOLERANCE): print(f"All drones reached goals at step {frame}!") ani.event_source.stop() return [drone_points] + traj_lines