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基于matlab人工势场算法多机器人协同编队避障路径规划

function [ output_args ] = formation_avoidance3( input_args ) %% 初始化 位置pose、速度V、加速度控制量control init_f=[-3 -6 0; %%%[x y th] -5 6 0; 2 4 pi/4; 5 -3 -pi/4; 3 0 pi/2]; pose_x=init_f(:,1); pose_y=init_f(:,2); pose_th=init_f(:,3); %% follower相对leader的位置 delta_x=[-2 -6 -2 -6 0]; % 相对间隔误差 delta_y=[4 4 -4 -4 0]; %领航者与自己无误差

% %% 通信拓扑图:1-4行为follower 最后一行为leader A=[0 1 1 1 1; % a(ij) 0 0 0 0 1; 0 0 0 1 1; 0 0 1 0 1; 0 0 0 0 0]; % %% 通信拓扑图:1-4行为follower 最后一行为leader % A=[0 0 0 0 1; % a(ij) % 0 0 0 0 1; % 0 0 0 0 1; % 0 0 0 0 1; % 0 0 0 0 0]; A=[0 1 1 1 3; % a(ij) 0 0 0 0 3; 0 0 0 1 3; 0 0 1 0 3; 0 0 0 0 0];

% figure; for count=1:countmax k=k+1; linear_v(N,k+1)=linear_v(N,k);%领航者速度不变 angular_w(N,k+1)=angular_w(N,k); % if count500 % linear_v(N,k+1)=0.5;%领航者速度不变 % angular_w(N,k+1)=0.5; % end % if count1000 % linear_v(N,k+1)=0.5;%领航者速度不变 % angular_w(N,k+1)=0; % end

%UNTITLED2 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 if (nargin6) colo=‘k’; lstyle=‘:’; end syms k b m n x y; if(x1x2)%x1x2直线斜率不存在 solx=x1; soly=y3; elseif(y1y2)%x1x2直线斜率为0 solx=x3; soly=y1; else solk=(y2-y1)/(x2-x1); solb=y2-solkx2; solk1=-1/solk; solb1=y3-solk1x3; solx=(solb1-solb)/(solk-solk1); soly=solksolx+solb; % [solx,soly] = solve(solk1x-y+solb10,solk*x-y+solb==0,x,y); end line([x1,solx],[y1,soly],‘color’,colo,‘linestyle’,lstyle); line([x3,solx],[y3,soly],‘color’,colo,‘linestyle’,lstyle); end

1 matlab版本 2014a

2 参考文献 [1]钱程,许映秋,谈英姿.A Star算法在RoboCup救援仿真中路径规划的应用[J].指挥与控制学报. 2017,3(03)

3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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4 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

5 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

6 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

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8 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合