无人机集群编队控制算法，二维，三维空间MATALB仿真

引言
- 无人机集群编队
- 无人机避障
- 无人机目标追踪

引言

本人研究生期间，主要研究无人机集群编队，目标追踪，避障，路径规划等，参考了大量论文，也走了不少弯路，今天将一些心得写出来，希望能够帮到师弟师妹们，早发论文，早日毕业。

无人机集群编队

什么叫编队？就是几架无人机保持一个特定的队形移动而已。

什么叫集群？就是很多无人机协调一致的运动，这里面用到了一致性思想。

代码中如何体现？管它什么无人机，无人艇，无人飞船，全部都是质点。
如果考虑到通信，划分通信范围；如果考虑到避障，划分防碰撞范围。本质来说都是以无人机质点为中心得一个圆（二维）或者一个球（三维）。

很多论文中会提出一些算法的背景，比如受到生物集群迁徙等行为的影响，牛群，羊群，蜜蜂等等，论文中这么写可以，代码实现要抓住本质！

另外，我这里着重介绍集群，或许有很多同学研究的只是少量的几个无人机编队，我也希望你们能够看下去，因为多的无人机都能编队了，少的当然更可以了。

---------------- 介绍两个人，或者说是两种算法 ----------------

Reynlod和Olfati-Saber，搞过集群，看过相关论文的都知道他俩，也很熟悉下面这两图吧，图2是我代码跑出来的，标准三维集群。

Biods模型

三维集群模型

1.首先介绍Biods模型的思想：分离，内聚，对齐。

通俗的来说，就是靠的太近的无人机彼此分离，以免碰撞；靠的太远的无人机彼此吸引，以免分散；速度对齐，保持一致，这就是一致性的思想。

这是一种局部的算法，每一架无人机通过其通信范围内的邻居无人机的运动状态，适时调整自身的状态。

其代码实现的本质为：向量
注意，下面的位置和速度都是向量

位置更新，根据当前时刻无人机i的位置向量和当前时刻无人机邻居j的位置向量，求得下一时刻无人机i的位置

Pi(t+1) = Pi_(t) + (Pi_(t)-Pj_(t))/f(||Pi_(t)-Pj_(t)||)
Vi_(t+1) = Vi_(t) + (Vi_(t)-Vj_(t))/g(||Vi_(t)-Vj_(t)||)

速度一样，只是要调参。

Vi_(t+1) = Vi_(t) + (Vi_(t)-Vj_(t))/g(||Vi_(t)-Vj_(t)||)

至于无人机之间怎么避碰，是同样的原理。注意，无人机j是无人机i的邻居，什么叫邻居？通信范围内的；那么避碰的时候呢？对，就是防碰撞范围内的。

2.介绍Olfati-Saber模型的思想

另外，介绍一个重要的概念，什么叫势能？在代码中，无人机是怎么运动起来的呢？

所谓的势能，其实就是距离。MTALB仿真，不论是二维还是三维，首先生成一些随机散乱的点，

N = 20；%数量
p = 2*rand(2,N);  %位置

那么计算各个点之间的距离，然后自己设置一个势能函数f，就可以求得势能。

F = f(||p(i)-p(j)||)

然后用一个方法就去降低势能，比如常用的梯度下降算法等，就可以不断地迭代，求得无人机每一次的位置。
然后，画出这些位置，无人机就运动起来了。

人工势场法也就是这个意思

看到这里，同学们肯定觉得我说了一些废话，既不给你们看代码，也不给你们看具体的公式。我只是想先让你们理解，树立一个意识，因为论文是需要创新的，创新点在哪里，就是在这些公式里面，很多论文换一个势能函数，换几个公式就是创新了！！！

别着急，后面我会把代码和公式给大家。

动力学方程：

无人机邻居集合：

无人机稳定时状态：

控制方程：

势能函数：

平滑函数：

总势能：

后面还有很多公式，我就不一一粘贴了，因为我的本意不是将论文的一些公式摆出来，大家自己去找论文看就好了，我是想要讲解一下我的心得。

至于大家最关心的代码问题，如果需要，我会给大家。

无人机避障

避障的本质：就是障碍物给无人机一个反向的作用力。

就像我之前写的，在代码中一切都是质点，只是有些具有范围。
障碍物就是有范围的质点，我们可以获取到它的坐标，怎么获取？感知范围。怎么避障？一个反向的作用力，更新位置。

看到这，还是一脸懵逼么。MATLAB操作的都是矩阵，这个是核心，我们做的研究，只涉及到位置矩阵，速度矩阵，这也是核心。

至于公式，代码，我后期会更新。

无人机目标追踪

目标追踪的本质：就是目标给无人机一个正向的作用力。

和避障相反，无人机感知到目标之后会给其一个正向吸引的作用力。

动态目标怎么办？
要有预测。

此时需要用到的算法有，kalman滤波算法及其衍生算法KF-kalman，UKF-kalman，DKF-kalman。如果是做无人机集群，建议用DKF-kalman。

一致性思想的本质：就是降低差异性，通过邻居的动作调整自身，最后所有无人机协调一致运动。
这一思想在无人机协同控制方程中有体现，在分布式卡尔曼滤波算法中也有体现。

最后，给大家看一下我做的无人机集群的仿真结果吧。

关于目标追踪，有单目标追踪和多目标追踪。这部分我下次再介绍。

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