无人机集群控制及其应用 |
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无人机集群控制及其应用
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目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨💻4 Matlab代码 💥1 概述 四旋翼无人机具有成本较低、设备简单、飞行时间灵活等特点，近些年被广泛应用于军事和民用领域，如目标侦察、应急救援、农业植保、无人机灯光表演。随着任务复杂度的增加，单架无人机往往难以满足任务需求，因此无人机集群控制及其应用由此成为目前的研究热点，多无人机集群能够提高执行任务效率和灵活度。无人机队形变换控制方法是实现多无人机编队飞行的前提，集群无人机队形重构问题是我们要考虑的一个重要问题，让每架无人机都能从初始位置无碰撞的到达最终位置，进而保证队形重构过程中代价最小或能耗最优。其中目标分配问题最多利用匈牙利算法进行解决，但是在多无人机轨迹规划时普遍存在计算难度大、规划时间增长、规划效率难以满足实际需求的问题。因此，探索计算简便、效率高的多无人机路径规划算法是目前迫切需要的。 仿真代码文件夹中： main_ave 问题1运行程序 post_18 问题2运行程序 所有代码须在同一路径下运行 📚2 运行结果
主函数部分代码： % 该程序用到 % main.m : % 主函数 % calc.m ： % 位置计算函数，实际上是将矩阵的点绘制到固定坐标位置 % 例如矩阵 array_f 中第一行第二列中的1 表示一架无人机。在模型场景中 % 他的位置实际上是(90, 30)，这个计算过程就是通过这个函数计算得到，知道他的功能就行。 % % move.m : % 位置移动函数，该函数主要功能是做点的位置移动，不需要理会。 % % my_function.m : % 算法函数，需要完成的算法函数，具体要完成什么在函数中有说明 % clc clear all symbol = 'bo'; % 打点颜色符号(b. 蓝点； bo蓝圈) symbol1 = 'wo'; % 打点颜色符号(w. 白点； wo白圈) dt = 1; % 采样步距 v = 1; % 速度 % 设置两点之间距离 width = 10; % 做 8*8 矩阵 19 个点 字符：F 初始矩阵 array_f = [0 1 1 1 1 1 1 0; 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 1 0 0; 0 0 1 1 1 1 0 0; 0 0 0 0 0 1 0 0; 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 1 1 1 0 0 0 0]; % 做 8*8 矩阵 19 个点 字符：Z 目标矩阵 array_z = [0 1 1 1 1 1 1 0; 0 1 0 0 0 1 0 0; 0 0 0 0 1 0 0 0; 0 0 0 1 0 0 0 0; 0 0 0 1 0 0 0 0; 0 0 1 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 1 0 0; 1 1 1 1 1 1 0 0]; %场景的范围 xmin = 0;xmax = width * 8 + 20;ymin = 0;ymax = width * 8 + 20; % 创建一个空的坐标图 axis([xmin xmax ymin ymax]); %设定坐标范围 figure(1); hold on ; %保留绘图内容 % 初始化矩阵 % 该矩阵用于保存开始坐标位置 实际上是一个二维矩阵，矩阵的索引号就是 ID 号 第一位元素为 x 轴坐标，第二位元素为 y 轴坐标 % 例如： id_sta_addr(7, 1) 表示 ID7 的无人机 X 轴坐标位置； 同理 id_sta_addr(7, 2)表示 ID7 的无人机 Y 轴坐标位置 id_sta_addr = zeros(19,2); % 该矩阵用于保存结束坐标位置 id_sto_addr = zeros(19,2); % 该矩阵用于无人机在飞行过程中的临时坐标信息 id_cur_addr = zeros(19,2); % 该矩阵用于保存所有无人机的最终要飞行的时间 是一个一维数组， 同上索引和就是ID号 % 例如 id_tm(1) 表示 ID1的无人机 飞行的时间 id_tm = zeros(19, 1); % 临时变量 index = 1; % 给飞机实时编号，行扫描 安置无人机初始位置 实际上就是按比例显示F 这个函数不需要关心 % 他的工作就是 扫描 8*8 的矩阵，然后将矩阵中为 1 元素的位置按比例在图纸上用圆圈描绘出来 % 其中 两无人机的 位置宽带设置由 width 决定，如果 width = 10 ，则表示两无人机位置宽度为10个单位宽度 % 在该循环中 calc(i, j, width) 函数 是将 'F' 按比例放大并安置无人机到模型当中 % 其中 ID 的扫描顺序为: 第一行从左边第一列开始，到最后一列依次定义。 % 例如：array_f 中第一行第二列的 定义为 ID1; array_f 中第一行第七列的 定义为 ID6; 以此类推 for i = 1: 8 for j = 1: 8 % start 坐标 if array_f(i, j) == 1 % 做矩阵点位置应该实际场景 [id_sta_addr(index, 1), id_sta_addr(index, 2)] = calc(i, j, width); % 安置飞机 plot(id_sta_addr(index, 1), id_sta_addr(index, 2), 'bo'); index = index + 1; end end end % 临时变量 保存ID 变化的位置信息 temp_info = zeros(19, 2); % 算法部分 完成 my_function 函数即可 % temp_info 保存着各个ID的变化信息 temp_info = my_function(array_f, array_z); % 将矩阵中各个 ID 的位置信息映射到 实际的位置上 % 其中 temp_info(id, 1) 表示的 id n 的 x 轴坐标; temp_info(id, 2)表示的 id n 的 y 轴坐标 for id=1:19 [id_sto_addr(id, 1) , id_sto_addr(id, 2)] = calc(temp_info(id, 1), temp_info(id, 2), width); end pause(2); % % 测试部分%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % id_sto_addr = id_sta_addr; % % % calc(2, 2, width); 中(2,2)表示无人机终止位置坐标，width表示位宽 % %id_sto_addr(7, 1)； 中(8,1)表示8 表示 ID， 1 表示 X坐标， 2 表示Y坐标 % % 表示 ID 7的点 移动到(2,2) 的位置 % [id_sto_addr(7, 1) , id_sto_addr( 7, 2)] = calc(2, 2, width); % [id_sto_addr(8, 1) , id_sto_addr( 8, 2)] = calc(3, 5, width); % [id_sto_addr(9, 1) , id_sto_addr( 9, 2)] = calc(2, 6, width); % [id_sto_addr(10, 1), id_sto_addr(10, 2)] = calc(4, 4, width); % [id_sto_addr(11, 1), id_sto_addr(11, 2)] = calc(5, 4, width); % [id_sto_addr(12, 1), id_sto_addr(12, 2)] = calc(8, 5, width); % [id_sto_addr(13, 1), id_sto_addr(13, 2)] = calc(7, 6, width); % [id_sto_addr(14, 1), id_sto_addr(14, 2)] = calc(8, 6, width); % [id_sto_addr(16, 1), id_sto_addr(16, 2)] = calc(8, 1, width); % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %计算 各个无人机运行时间 % 假设无人机 开始位置设置为（x1, y1），终止位置设置为(x2,y2) 则他们运行时间为: % t = sqrt((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2) / v （时间 = 路程 / 速度） % 其中 sqrt 表示开根号 % 这里 使用一个循环则表示计算各个无人机 改变位置需要消耗的时间 for i=1:19 id_tm(i)=sqrt((id_sto_addr(i, 1)-id_sta_addr(i, 1))^2 + (id_sto_addr(i, 2)-id_sta_addr(i, 2))^2) / v; %计算这个 Step 的移动时间 end % 前面使用的 for 循环已经 计算出所有飞机飞行或改变位置的消耗时间 % 由于无人机的时间有长有短，所以要得到最后变化的队形，肯定是按照最长时间计算变化时间 %这里就是获取最大的变化时间 max_tm = max(id_tm); % 该部分有两重循环， 第一重循环是表示 时间 扫描表示的是时间更新 其中 dt 表示无人机飞行过程中的更新时间 默认dt = 1 % 如果 dt = 1则表示 1s 更新一次飞行状态 % 可以不用理会 这个 写算法用不到 for t=0:dt:max_tm % 扫描19个点 for index = 1:19 % 单点移动 [id_cur_addr(index, 1), id_cur_addr(index, 2)] = move(index, ... id_sta_addr, ... id_sto_addr, ... id_cur_addr, ... t, ... id_tm, ... v); end % 停顿一段时间显示 pause(0.1); end fprintf('在任意两无人机距离为 %d 个单位时， 最大运行时间为 %f \n', width, ... max_tm); 🎉3 参考文献[1]张思宇.多无人机协同航迹规划及其控制方法研究[D].北京理工大学,2016. [2]卢燕梅,宗群,张秀云,鲁瀚辰,张睿隆.集群无人机队形重构及虚拟仿真验证[J].航空学报,2020,41(04):248-259. 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除。 |
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