✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者修心和技术同步精进代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击 内容介绍在狭窄的空间环境中例如建筑物内部或城市峡谷多架无人机的编队控制是一个具有挑战性的任务。本文提出了一种用于在狭窄空间环境中自重构 V 形编队的新方法。该方法基于分布式模型预测控制 (DMPC) 算法它考虑了无人机之间的通信和碰撞避免约束。仿真结果表明所提出的方法能够在狭窄的空间环境中实现多架无人机的自重构 V 形编队同时保证安全性和效率。引言无人机编队控制在各种应用中具有重要意义例如协作任务、监视和探索。在狭窄的空间环境中例如建筑物内部或城市峡谷编队控制变得更加具有挑战性因为无人机必须在有限的空间内协同工作同时避免碰撞。方法所提出的方法基于分布式模型预测控制 (DMPC) 算法。DMPC 是一种预测控制技术它使用模型来预测系统在未来一段时间内的行为。然后它使用这些预测来计算控制输入以优化系统的性能。在所提出的方法中DMPC 算法用于控制每架无人机的运动。每个无人机都有一个局部模型该模型预测了其自身和邻近无人机的运动。局部模型用于计算控制输入以优化编队的性能同时考虑通信和碰撞避免约束。仿真结果所提出的方法在 MATLAB/Simulink 中进行了仿真。仿真结果表明该方法能够在狭窄的空间环境中实现多架无人机的自重构 V 形编队。无人机能够在狭窄的空间内协同工作同时避免碰撞。结论本文提出了一种用于在狭窄空间环境中自重构 V 形编队的新方法。该方法基于分布式模型预测控制 (DMPC) 算法它考虑了无人机之间的通信和碰撞避免约束。仿真结果表明所提出的方法能够在狭窄的空间环境中实现多架无人机的自重构 V 形编队同时保证安全性和效率。保持 V 形队形。结论本文提出了一种用于在狭窄空间环境中自重构 V 形编队的算法。该算法基于分布式 MPC 方法并采用了一种基于 Lyapunov 的方法来确保编队的稳定性。仿真结果表明该算法能够在狭窄空间环境中有效地自重构 V 形编队并具有较强的鲁棒性和适应性。 部分代码function model CreateModel2()%CREATEMODEL%% Formation descriptiond 0.8; % The desired distancealpha 3*pi/4; % The desired anglen 5; % Number of drone%% Start and Goalstart [-20.0 3.5];goal [22.0 3.5];%% Obstacles setobs1 [-10.0 0.0; -10.0 1.0; 0.0 3.15; 15.0 3.15; 20.0 0.0];obs2 [-10.0 7.0; -10.0 6.0; 10.0 3.85; 15.0 3.85; 20.0 7.0];%% Limitxmax 22.0;xmin -24.0;ymax 7.0;ymin 0.0;%% Scenariomodel.d d;model.alpha alpha;model.n n;model.start start;model.goal goal;model.obstacles {obs1, obs2};model.xmax xmax;model.xmin xmin;model.ymax ymax;model.ymin ymin;end⛳️ 运行结果 参考文献Duy Nam Bui and Manh Duong Phung and Hung Pham Duy, Self-Reconfigurable V-shape Formation of Multiple UAVs in Narrow Space Environments, The 2024 16th IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2024), Ha Long, Vietnam, 2024. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化2 机器学习和深度学习方面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、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻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、车辆协同无人机路径规划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、有序充电8 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀9 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
