关于无人机协同算法，队形变换，编队飞行，同步控制的代码

无人机协同算法、队形变换、编队飞行和同步控制是一个复杂的领域，通常涉及多智能体系统、控制系统理论和实时通信技术。在编写此类代码时，会用到如Python（通过开源库如MultirotorPy）、MATLAB、C++等语言，并结合一些高级算法，比如：

1. **队形变换**：可以利用PID控制器或模型预测控制（MPC）来实现无人机之间的相对位置保持，然后设计算法（如图形匹配、四元数等）来规划和调整队形。

from dronekit import connect

def changeFormation(quad1, quad2):
    current_positions = [quad1.location.global_frame, quad2.location.global_frame]
    target_positions = calculate_new_position(current_positions) # 自定义计算函数
    for i in range(len(target_positions)):
        quad1.move_to(target_positions[i], relative=True)
        quad2.move_to(target_positions[i], relative=True)

2. **编队飞行**：涉及到航迹跟踪、领航和避障。常用算法如Kalmann滤波器用于估计状态并进行路径规划。

class FormationController:
    def __init__(self):
        self.follower_kalman_filter = KalmanFilter() # 初始化滤波器

    def update(self, follower_pos, leader_pos):
        self.follower_kalman_filter.update(follower_pos, leader_pos)
        follower_command = self.follower_kalman_filter.predict()
        return follower_command

3. **同步控制**：通过无线通信（如UART、UDP）实现实时数据交换，例如姿态信息共享，然后应用同步算法（如PI控制器）维持所有无人机的动作一致性。

void syncControl(Multirotor &drone1, Multirotor &drone2) {
    while (true) {
        if (drone1.isConnected() && drone2.isConnected()) {
            drone1.setDesiredPosition(drone2.getPosition());
            drone2.setDesiredPosition(drone1.getPosition());
            // 实现同步控制算法
        }
    }
}