1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
近年来，随着通信网络、人工智能、自主系统、大数据的前沿技术的发展， 无人机蜂群作战也正在由概念变成现实，从理论走向实践。航迹规划，多机协作， 集群控制等问题成为当下研究热点。在军事作战中派遣多无人机协同作战相比于 单无人机能够在穿透敌方防御系统，探测目标以及执行攻击任务等方面更具优势，采用大规模、低成本的无人机蜂群进行低空突防,实施饱和攻击已成为一种全 新的"非对称"对抗战术。在各种民事应用中，无人机蜂群已经被广泛用于环境 和自然灾害监测、边境监视、突发事件援助、搜索和救援、货物传递和建筑等任务。随着航空技术与人工智能的迅速发展，无人机以其操作灵活，成本低廉等特 点，在民用及军事领域都有广阔的应用前景。基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)的各种应用是一个近年来得到飞速发展的高技术领域。由于单架 UAV 存在能力受限、可靠性弱等缺点，由多 UAV 协作构成多 UAV 蜂群可以更高效、更可靠、更低代价地支持完成各种任务。
4.部分源码
.................................................................
for i = 1:UAV_num
if norm(Speed_0(i,:))~=0
Speed_0(i,:) = Speed_0(i,:)/norm(Speed_0(i,:));
end
while 1
%初始化随机位置
Position_0(i,:) = [rand*Width/4,randn*Width/40+Width/2, randn*Width/40+Width/2,atan2(Speed_0(i,2), Speed_0(i,1))];
%计算任意两个无人机之间的距离
d = func_dist_btuav(Position_0(1:i-1,1:3), Position_0(i,1:3));
if( all(d>0.5))
break
end
end
end
Position = Position_0;
Speed = Speed_0;
..............................................................
for t = 0:ts:TIMES
t
i=i+1;
%flocking控制，输出速度变量
Speed1 = func_flocking_Speed(Position(:,[1,2,4]),Speed(:,[1,2]),Radius);
Speed2 = func_flocking_Speed(Position(:,[2,3,4]),Speed(:,[2,3]),Radius);
Speed3 = func_flocking_Speed(Position(:,[1,3,4]),Speed(:,[1,3]),Radius);
Speed = [Speed1(:,1)+Speed3(:,1),Speed1(:,2)+Speed2(:,1),Speed2(:,2)+Speed3(:,2)]/2;
for j = 1:UAV_num
theta = atan((Goal(2)-Position(j,2))/(Goal(1)-Position(j,1)));
theta_ = atan((Goal(3)-Position(j,3))/(Goal(2)-Position(j,2)));
for jc = 1:2
dist(jc) = sqrt((Position(j,1) - C(jc,1))^2 + (Position(j,2) - C(jc,2))^2 + (Position(j,3) - C(jc,3))^2);
end
%检测无人机和障碍物之间的间距，通过flocking控制器和PPO，作用到无人机，做出避障的运动决策
%注意，如果采用PID+flocking的控制方式，响应速度kg大约为0.6左右，不同控制策略，响应速度不一样，如果要对比则修改kg参数
[V,I] = min(dist);
if Position(j,1)<=max(C(1,1),C(2,1))
if Position(j,2)>1.02*(C(1,2)+R(1)) & Position(j,2)<0.98*(C(2,2)-R(2))
vv(j,:) = [0.8*Speedv,0,Speedv*sin(theta)*sin(theta_)];
else
if Position(j,2)<=1.02*(C(1,2)+R(1)) %第二个障碍物
if dist(I) >= (1+6*Kg)*R(I)%不避障
vv(j,:) = [0.8*Speedv,0,Speedv*sin(theta)*sin(theta_)];
else%切线方式避障
theta0 = atan((C(1,2)-Position(j,2))/(C(1,1)-Position(j,1)));
d0 = sqrt((C(1,2)-Position(j,2))^2+(C(1,1)-Position(j,1))^2);
theta1 = -real(asin(1.3*R(1)/d0));
if Position(j,2)<C(1,2)
thetas=theta1;
else
thetas=theta0+theta1;
end
vv(j,:)= 1.5*[Speedv*cos(thetas),Speedv*sin(thetas),Speedv*sin(theta)*sin(theta_)];
end
end
if Position(j,2)>=0.98*(C(2,2)-R(2))%第一个障碍物
if dist(I) >= (1+6*Kg)*R(I)%不避障
vv(j,:) = [0.8*Speedv,0,Speedv*sin(theta)*sin(theta_)];
else%切线方式避障
theta0 = atan((C(2,2)-Position(j,2))/(C(2,1)-Position(j,1)));
d0 = sqrt((C(2,2)-Position(j,2))^2+(C(2,1)-Position(j,1))^2);
theta1 = real(asin(1.3*R(2)/d0));
if Position(j,2)<C(2,2)
thetas=theta0+theta1;
else
thetas=theta1;
end
vv(j,:)= 1.5*[Speedv*cos(thetas),Speedv*sin(thetas),Speedv*sin(theta)*sin(theta_)];
end
end
end
else
vv(j,:)=[Speedv*cos(theta),Speedv*sin(theta)*cos(theta_),Speedv*sin(theta)*sin(theta_)];
end
end
05_114_m
