作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

内容介绍

基于一阶一致性的无领导多无人机协同编队控制是一种方法，通过使无人机之间的状态保持一致来实现编队控制，而无需明确的领导者。下面是一个基本的步骤框架：

1. 系统建模：建立每个无人机的动力学模型，并考虑位置和速度等状态变量。
   
2. 通信网络构建：构建无人机之间的通信网络，使它们可以相互传递状态信息。
   
3. 状态更新规则：定义每个无人机如何根据收到的邻居无人机的状态信息来更新自身状态。这可以通过简单的一阶一致性算法来实现，其中每个无人机根据相邻无人机的状态调整自己的速度或位置。
   
4. 控制策略设计：设计适当的控制策略，以根据更新的状态调整无人机的姿态、速度或位置。这可能需要考虑环境约束、避障和任务要求等因素。
   
5. 仿真和实验：使用仿真工具或实际无人机平台进行验证和调整。通过调整参数和控制策略，优化编队的性能和稳定性。
   

需要注意的，实现无多无人机协同编队控制是一个复杂的任务，需要考虑许多因素，如通信延迟、不确定性、碰撞避免和编队形状等。此外，适当的传感器和导航系统可能也需要集成到系统中。

以上提供的步骤框架仅是一个基本指导，并且可以根据具体要求进行调整和改进。在实际应用中，深入研究算法细节、建模精确性和控制策略对编队效果的影响是非常重要的。

部分代码

clcclearclose allt0=0;tf=100; step_qw=0.01;p1=20;M=1.75;N=2.5; q0=[1; 2;1; 3;2; 4; 3; 1];save('q0.mat','q0');% load('q0.mat','q0'); [t,q]=ode45('Whole_Twodimension_total_state',t0:step_qw:tf,q0);figure(1);hold onxlabel('x position','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('y position','FontName','Times New Roman','FontSize',14);plot(q(:,1),q(:,2),'g');%legend('agent 1',4);hold onplot(q(:,3),q(:,4),'r');hold onplot(q(:,5),q(:,6),'b');hold onplot(q(:,7),q(:,8),'k');hold onlegend('agent 1','agent 2','agent 3','agent 4');plot(q(1,1),q(1,2),'ro');hold onplot(q(1,3),q(1,4),'bo');hold onplot(q(1,5),q(1,6),'bo');hold onplot(q(1,7),q(1,8),'bo');hold onplot(q(end,1),q(end,2),'rp');hold onbox onfigure(2)hold onxlabel('t/s','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('Xi','interpreter','latex','fontsize',14);hold onplot(t,q(:,1),'r-');hold onplot(t,q(:,3),'b-');hold on;plot(t,q(:,5),'k-');hold on;plot(t,q(:,7),'m-');hold onlegend('agent 1','agent 2','agent 3','agent 4');box onfigure(3)hold onxlabel('t/s','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('Yi','interpreter','latex','fontsize',14);hold onplot(t,q(:,2),'r');hold onplot(t,q(:,4),'b');hold on;plot(t,q(:,6),'k');hold on;plot(t,q(:,8),'m');hold onlegend('agent 1','agent 2','agent 3','agent 4');box onfigure(4)hold onxlabel('t/s','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('X-$\bar{X}_i$','interpreter','latex','fontsize',14);hold onplot(t,q(:,1)-M,'r');hold onplot(t,q(:,3)-M,'b');hold on;plot(t,q(:,5)-M,'k');hold on;plot(t,q(:,7)-M,'m');hold onlegend('agent 1','agent 2','agent 3','agent 4');box onfigure(5)hold onxlabel('t/s','FontName','Times New Roman','FontSize',14);ylabel('Y-$\bar{Y}_i$','interpreter','latex','fontsize',14);hold onplot(t,q(:,2)-N,'r');hold onplot(t,q(:,4)-N,'b');hold on;plot(t,q(:,6)-N,'k');hold on;plot(t,q(:,8)-N,'m');hold onbox onlegend('agent 1','agent 2','agent 3','agent 4'); grid off

运行结果

参考文献

[1] 马培蓓,雷明,纪军.基于一致性的多无人机协同编队设计[J].战术导弹技术, 2017(2):5.DOI:10.16358/j.issn.1009-1300.2017.02.15.

[2] 熊涛,曹科才,柴运,等.基于输入约束一致性算法的多无人机编队控制[J].计算机工程与应用, 2018, 54(12):7.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1704-0458.

[3] 吴宇,梁天骄.基于改进一致性算法的无人机编队控制[J].航空学报, 2020.DOI:10.7527/S1000-6893.2020.23848.

️ 代码获取关注我

️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

仿真咨询

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、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、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.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

4.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

5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位

6.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

7.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

8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长