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🍊个人信条：做科研，博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之，是为：博学慎思，明辨笃行。

1. 相关介绍

本项目旨在解决由三架无人机组成的多智能体系统中的编队控制问题，这些无人机在运动过程中需保持三角形构型。目标是引导整个编队朝预设目标前进，同时避开障碍物并保持各智能体之间的距离。所提出的控制架构分为两层：第一层是基于粒子群优化（PSO）的分布式高层控制器，用于优化轨迹生成；第二层是通过线性二次调节器（LQR）实现的低层控制器，用于各无人机精确跟踪轨迹。这两层的结合实现了高效且鲁棒的协同导航，确保在环境和动态约束下仍能维持所需的编队状态。项目的开发阶段包括：首先进行初步文献调研，了解现有解决方案；随后在仿真环境中实现代表系统及控制系统的模型；最后获取实验结果并进行相关讨论。

本项目聚焦于自动化与移动机器人领域，具体涉及多智能体系统的控制问题，尤其是无人机（Unmanned Aerial Vehicles，UAV）系统。在涉及此类机器人的诸多研究方向中，无人机编队的编队控制是一个重要课题——其目标是使无人机编队能够执行特定的任务，例如抵达空间中的预设目标或动态目标，并确保无人机能够维持所需的空间构型，以及满足其他相关要求。鉴于此类系统的重要性及其在多种应用场景中的广泛适用性（如目标跟踪、需多架无人机协同运输物体、环境建图以及搜救行动等），关于此类系统的控制方法已在现有文献中得到了详尽探讨。本研究致力于解决一个针对三架无人机编队控制的问题：即如何为这三架无人机开发一套控制系统，使其能够在追踪特定预定目标的同时，始终保持给定的空间构型。该期望构型为对称构型，具体而言，即由所控无人机构成的等边三角形。此外，本控制问题通过引入额外的约束条件而更具挑战性——即要求无人机编队在运动过程中必须满足某些特定要求，例如：保持与场景中障碍物（无论是固定还是移动的）一定的安全距离，以避免发生无人机碰撞事故。所选的控制架构能够满足所有所述规格要求，基于两级控制：低级控制负责使无人机遵循期望轨迹，该控制基于 LQR（线性二次型调节器）控制器；高级分布式控制则负责生成期望轨迹，以实现目标、保持空间构型并避开障碍物，这一过程通过 PSO（粒子群优化算法）实现。需要特别指出的是，该方法采用分布式架构，因此无需中央控制器来执行所有必要的计算，而是由每架无人机根据与其他两架无人机之间的通信信息，实施自主控制。本研究在MatLab软件的仿真环境中进行，基于若干假设：即无人机可建模为能够在三维空间中运动的线性动态系统，并且它们之间可以相互通信，交换实施高级分布式控制所需的必要信息；通信协议理想化，不存在因设备损坏或数据丢失导致的错误。此外，还假设每架无人机均配备了一套传感器，能够本地检测并处理控制系统所使用的距离信息（与障碍物及其他无人机的距离）及其自身的运动状态。本研究旨在开发并仿真一套适用于在三维环境中运行的自主无人机群的分布式控制系统。本论文结构安排如下：在引言之后，第一章将概述多智能体编队控制领域的最新研究进展，介绍其中最常见的几种方法，例如领航-跟随法、虚拟结构法、基于共识的方法、基于行为的方法以及仿生方法；随后的“方法论”章节将阐述本项目为实现上述目标而采用的研究方法；接着，第4章将详细描述具体案例。

2. 运行效果展示

3. 部分代码呈现

function cost = path_cost(x, x_target, obstacles, safety_distance,L,UAV_position)

dist_goal = norm(x-x_target);

Bgoal= 1; B1 = 100; B2 = 100; Bwalls = 1000;

N_obst = size(obstacles,1);

constraint_obs = [];

for j=1:N_obst

constraint_obs = [constraint_obs; max(safety_distance - norm(x-obstacles(j,:)),0)];

end

dist_obs = B1 * sum(constraint_obs);

constraint_drones = [];

for k=1:2

constraint_drones = [constraint_drones; max(L-norm(x-UAV_position(k,:)),0)];

constraint_drones = [constraint_drones; max(norm(x-UAV_position(k,:))-(L+0.1),0)];

end

dist_drones = B2 * sum(constraint_drones);

xlimit = [0 20];

ylimit = [-10 10];

zlimit = [0 20];

constraint_walls = [];

constraint_walls = [constraint_walls; max(xlimit(1)-x(1),0); max(x(1)-xlimit(2),0)]; % x constraints

constraint_walls = [constraint_walls; max(ylimit(1)-x(2),0); max(x(2)-ylimit(2),0)]; % y constraints

constraint_walls = [constraint_walls; max(zlimit(1)-x(3),0); max(x(3)-zlimit(2),0)]; % z constraints

dist_walls = Bwalls * sum(constraint_walls);

cost = Bgoal*dist_goal + dist_obs + dist_drones + dist_walls;

%fprintf('Cost : %d %d %d || Total : %d\n', ...

% Bgoal*dist_goal, dist_obs, dist_drones,cost);

end

%% VECCHIO

% Distanza al target

% dist_to_target = norm(x - x_target);

%

% % Penalità ostacoli

% penalty = 0;

% for i = 1:size(obstacles, 1)

% obs_pos = obstacles(i, 1:3); % [x y z]

%

% dist_to_obs = norm(x - obs_pos);

%

% if dist_to_obs < safety_distance

% penalty = penalty + 10000 * (safety_distance - dist_to_obs)^2;

% end

% end

%

% % Costo totale

% cost = dist_to_target + penalty;

% end

4. 参考文献

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