原创代码禁止翻卖文章目录程序简介领航者轨迹运动学模型关键参数说明运行结果MATLAB源代码程序简介程序采用“虚拟领航者 人工势场”双层控制架构上层编队层由领航者UAV1按预设轨迹飞行其余3架跟随者根据固定的编队偏移量计算各自的期望位置实现菱形队形保持。下层避障层利用人工势场法APF对每架无人机独立计算障碍排斥力叠加到编队跟踪引力上驱使无人机自主绕障。领航者轨迹leader_traj(t)[v_lead*t,1.5*sin(0.15*t),50.5*sin(0.2*t)];领航者在 X 方向以 1.5 m/s 匀速推进Y 方向做低频正弦摆动Z 方向在 5 m 高度上下小幅波动模拟真实任务中的曲线飞行场景。运动学模型采用一阶积分器双重积分器的简化形式控制量直接作用于速度vel_newvel(i,:)u_total*dt;% 速度积分pos(i,:)pos(i,:)vel(i,:)*dt;% 位置积分同时对速度和控制量分别施加硬限幅v m a x 4 v_{max}4vmax​4m/su m a x 5 u_{max}5umax​5m/s²防止数值发散并模拟执行机构饱和约束。关键参数说明参数值含义K_att2.0位置跟踪引力增益越大跟踪越紧但超调越大K_damp1.5速度阻尼增益抑制震荡K_rep80障碍排斥力增益越大绕障越激进d04.0 m排斥力作用范围需大于障碍半径安全裕量r_safe1.2 m碰撞判定安全距离仅用于评估不进入控制运行结果本文基于人工势场法APF 虚拟领航者编队控制策略对4架无人机在复杂三维障碍环境下的编队飞行与自主避障进行仿真共输出5张图表三维飞行轨迹图展示领航者UAV1与3架跟随者在含5个球形障碍物场景中的完整飞行路径。图中以不同颜色区分各无人机轨迹△标记起点■标记终点半透明球体为障碍物白色虚线为编队快照连线直观反映编队在绕障过程中的队形保持能力。编队跟踪误差曲线记录各无人机与其期望编队位置之间的欧氏距离随时间的变化。可观察到在接近障碍物时误差明显增大避障排斥力干扰引力项绕过障碍物后误差迅速收敛恢复体现了算法的鲁棒性与自恢复能力。竖向虚线标注各障碍物遭遇时刻。最近障碍物距离曲线实时记录每架无人机到最近障碍物表面的距离并以红色虚线标注安全半径1.2 m。全程各机均保持在安全距离以上验证避障算法的有效性未发生碰撞。控制输入幅值三轴分 X / Y / Z 三个子图展示各无人机的加速度控制量随时间的变化红色虚线为限幅边界±5 m/s²可直观看出遭遇障碍时控制量的峰值响应特征。避障各阶段编队误差对比柱状图将仿真过程划分为避障前 / 避障中 / 避障后三个阶段对4机平均编队误差进行统计对比量化评估避障机动对编队精度的影响程度及恢复质量。命令行输出MATLAB源代码部分代码如下%% 复杂障碍环境下多无人机编队避障与协同控制仿真% 方法人工势场法 (APF) 虚拟领航者编队控制% 输出三维轨迹 / 编队误差 / 最近障碍物距离 / 控制输入% 推荐版本2018b及以上% 作者:matlabfilter可提供代码定制、讲解服务% 2026年5月10日 Ver2修复避障后误差计算错误的问题clear;clc;close all;rng(0)%% 基本参数设置N4;% 无人机数量1 领航者 3 跟随者dt0.05;% 时间步长 (s)T70;% 仿真总时长 (s)stepsround(T/dt);% --- 领航者轨迹参数 ---v_lead1.5;% 领航者匀速 (m/s)% --- 编队几何相对领航者的期望偏移局部坐标系---% 队形菱形formation_offset[0,0,0;% UAV1 领航者-3,-3,0;% UAV2-3,3,0;% UAV3-6,0,0;% UAV4];% --- 控制增益 ---K_att2.0;% 跟随引力增益K_damp1.5;% 阻尼增益K_form3.0;% 编队保持增益完整代码https://blog.csdn.net/callmeup/article/details/160949545?spm1011.2415.3001.5331如需帮助或有导航、定位滤波相关的代码定制需求请点击下方卡片联系作者