基于图论的四旋翼三角型结构编队控制代码MATLAB
时间: 2024-04-22 07:25:41 浏览: 202
基于图论法的四旋翼三角形结构编队控制1
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下面是一个基于图论的四旋翼三角形结构编队控制的MATLAB代码示例:
```matlab
% 基于图论的四旋翼三角形结构编队控制
% 初始化参数
num_agents = 3; % 智能体数量
target_pos = [10 10; 0 20; -10 10]; % 目标位置
% 初始化智能体位置
agent_pos = zeros(num_agents, 2);
agent_pos(1,:) = [0 0]; % 第一个智能体的初始位置
% 定义连接拓扑图
adjacency_matrix = [0 1 1; 1 0 1; 1 1 0]; % 邻接矩阵
% 设定控制参数
k1 = 1; % 位置控制增益
k2 = 1; % 方向控制增益
% 模拟运动
num_iterations = 100; % 迭代次数
for iter = 1:num_iterations
for i = 1:num_agents
% 计算与目标位置的距离和方向
distance = norm(target_pos(i,:) - agent_pos(i,:));
direction = atan2(target_pos(i,2) - agent_pos(i,2), target_pos(i,1) - agent_pos(i,1));
% 计算位置和方向误差
position_error = distance * cos(direction);
direction_error = wrapToPi(direction - atan2(agent_pos(i,2), agent_pos(i,1)));
% 计算邻居智能体的位置和方向误差
neighbor_position_errors = zeros(1, num_agents);
neighbor_direction_errors = zeros(1, num_agents);
for j = 1:num_agents
if adjacency_matrix(i,j) == 1
neighbor_position_errors(j) = position_error - (distance - norm(agent_pos(i,:) - agent_pos(j,:)));
neighbor_direction_errors(j) = direction_error - (direction - atan2(agent_pos(i,2) - agent_pos(j,2), agent_pos(i,1) - agent_pos(j,1)));
end
end
% 计算控制指令
control_command = k1 * position_error + k2 * direction_error + sum(neighbor_position_errors) + sum(neighbor_direction_errors);
% 更新智能体位置
agent_pos(i,:) = agent_pos(i,:) + control_command * [cos(direction) sin(direction)];
end
% 可视化智能体位置
clf;
plot(agent_pos(:,1), agent_pos(:,2), 'ro'); % 绘制智能体位置
hold on;
plot(target_pos(:,1), target_pos(:,2), 'bx'); % 绘制目标位置
xlim([-15 15]);
ylim([-5 25]);
grid on;
axis square;
pause(0.1); % 暂停一段时间以观察结果
end
```
这段代码使用了基于图论的方法来实现四旋翼三角形结构编队控制。在邻接矩阵中定义了智能体之间的连接关系,然后根据连接关系计算邻居智能体的位置和方向误差,并将其考虑在控制指令中。最后,更新智能体的位置并可视化结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际中可能需要根据具体需求进行修改和扩展。此外,在实际应用中,还需要考虑传感器数据、动力学模型等因素,并进行更加复杂的控制设计。
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