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🔥 内容介绍
无人机技术的快速发展，使得无人机群系统的应用越来越广泛。无人机群系统能够实现多个无人机之间的协同任务，例如搜索救援、军事侦察和攻击等。其中，无人机群系统的协同攻击是一项非常重要的任务。本文将介绍基于虚拟引导结合MPC的人工势场算法实现无人机群系统协同攻击的方法。
一、无人机协同任务
无人机协同任务是指多个无人机之间通过通信和协作，共同完成一个任务。无人机协同任务可以分为两类：协同搜索和协同攻击。协同搜索是指多个无人机协同搜索目标或区域，以便提供更全面的信息。协同攻击是指多个无人机协同攻击目标，以便提高攻击效率和减少损失。
二、人工势场算法
人工势场算法是一种基于物理学原理的算法，它模拟了物体之间的相互作用。在人工势场算法中，每个无人机都被看作是一个带电粒子，它们之间的相互作用可以用库仑力来描述。在人工势场算法中，每个无人机都有一个势能函数，它表示了无人机在当前位置的势能大小。无人机会根据它们周围的势能差异来移动，以便达到最小势能状态。
三、虚拟引导结合MPC
虚拟引导是一种无人机协同任务中常用的方法。在虚拟引导中，一个无人机被选为领航者，其他无人机则跟随领航者进行移动。虚拟引导的优点是可以减少通信量，提高任务效率。MPC（Model Predictive Control）是一种基于模型的控制方法，它可以对未来的状态进行预测，并采取相应的控制措施。虚拟引导结合MPC可以实现无人机群系统的协同控制。
四、基于虚拟引导结合MPC的人工势场算法
基于虚拟引导结合MPC的人工势场算法可以实现无人机群系统的协同攻击。在该算法中，首先选取一个无人机为领航者，其他无人机则跟随领航者进行移动。然后，根据无人机周围的势能差异，调整无人机的速度和方向，以便达到最小势能状态。最后，利用MPC算法对无人机的轨迹进行预测，并采取相应的控制措施，以实现无人机群系统的协同攻击。
五、总结
本文介绍了基于虚拟引导结合MPC的人工势场算法实现无人机群系统协同攻击的方法。该算法可以提高无人机群系统的协同效率和攻击效率，具有重要的应用价值。未来，我们将继续探索无人机群系统的协同任务技术，为实现更加高效、安全和智能的无人机应用做出贡献。
📣 部分代码
function []=ploy_target3(x_target,y_target,h,r)%创建圆柱数据[x,y,z] = cylinder(1,20);x=x*r+x_target;y=y*r+y_target;z=z*h;%画yuan柱体hold onsurf(x,y,z,'EdgeColor','blue', ...'FaceColor','blue', 'FaceAlpha','0.05');%画圆心plot3(x_target,y_target,h,'*','Color','blue','MarkerSize',10);end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 丁佳宇王茂森戴劲松.基于前馈控制人工势场法的无人机群系统设计[J].传感器与微系统, 2021, 040(005):114-117,120.
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[3] 陈麒杰、晋玉强、王陶昱.基于改进人工势场算法的无人机群避障算法研究[J].导航定位与授时, 2020, 7(6):5.DOI:10.19306/j.cnki.2095-8110.2020.06.014.文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-767656.html
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旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
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