MATLAB基础应用精讲-【数模应用】多无人机目标搜索与围捕(附MATLAB、C++和python代码实现)

目录

前言

算法原理

多无人机协同区域覆盖分类

常见的搜索策略

分布式协同

群体智能协同

多智能体协同

动态围捕策略

代码实现

MATLAB

1. 初始化无人机和目标

2. 目标检测与跟踪

3. 无人机协同控制

4. 围捕策略

5. 主函数

C++

1. 无人机模型类

2. 搜索算法模块

3. 目标检测模块

4. 围捕策略模块

5. 主程序

 代码解释与优化方向

代码解释:

python

1. 无人机类

2. PID控制器

3. 粒子群优化(PSO)

4. 卡尔曼滤波

5. 围捕策略

主程序


前言

多架无人机组成无人机集群可以协同完成任务,是未来无人机的发展方向。组成无人机集群的多架无人机通过机间链路互相通信实现协作,可以迅速准确地执行路径规划、协同侦察、协同感知和协同攻击等复杂任务。
为实现无人机集群协作的诱人前景,国内外都积极开展了相关研究工作。美国方面,美国国防预先研究计划局(DARPA)于2015年推出“小精灵”项目,计划研制具备自组织和智能协同能力的无人机蜂群系统。美国防部战略能力办公室(SCO)2014年启动了“无人机蜂群”项目,旨在通过有人机空射“灰山鹑”微型无人机蜂群执行低空态势感知和干扰任务。美国海军研究局(ONR)于2015年公布了“低成本无人机蜂群”(LOCUST)项目,研发可快速连续发射的无人机蜂群,无人机之间利用近距离射频网络共享态势信息,协同执行掩护、攻击或防御任务。2017年,在 DARPA 会议中心举办“进攻性集群战术”(OFFSET)项目的提案人活动,目标是发展基于游戏的开放架构,为城市作战的无人集群系统生成、评估和集成集群战术。
欧洲方面,2016 年,欧洲防务局启动了“