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🔥 内容介绍
项目概述
本项目的核心研究目标是设计并实现多无人机协同运行策略，让每一架无人机都能在避开其他无人机、顺利抵达指定目的地的前提下完成任务。项目重点围绕安全导航机制、高效路径生成算法，以及多智能体系统的分布式/集中式决策框架展开研究与落地验证。
项目将每一架无人机建模为独立的自主智能体，所有智能体在同一公共空域内运行，系统可在预规划阶段或实时飞行过程中，完成冲突检测与消解，避免无人机之间发生碰撞、轨迹交叉侵入安全距离等危险情况。
核心功能特性
支持多无人机在共享空域内的自主协同导航
可针对每架无人机的独立起点与终点，生成专属可行路径
内置无人机轨迹间的冲突检测与自动规避模块
支持多机协同运动调度，全程保障无碰撞飞行
提供完整的仿真验证体系，可对无人机路径与交互过程进行全流程评估
路径规划与冲突消解机制
本系统的核心逻辑是为每架无人机生成满足自身运动约束的可行路径，同时在全飞行周期内保证任意两架无人机都不会突破预设的安全距离阈值。系统通过协同调度机制，实时感知周边无人机的位置、飞行速度与预规划轨迹，动态调整自身飞行策略，最终实现无冲突导航。
该方案针对性解决了多无人机系统的三大行业共性难题：大规模集群场景下的算法可扩展性、高密度无人机的协同调度复杂度、受限空域内的安全运行保障。
深度技术解读
项目定位与适用场景
这是一个面向工程落地的多无人机协同导航开源项目，区别于单无人机路径规划项目，它的核心能力是解决多机共享空域的资源冲突问题，可直接适配城市低空物流配送、集群巡检、应急救援等需要多无人机同时作业的场景，既支持提前全局预规划消解冲突，也支持飞行过程中实时动态避障。技术架构的灵活性
项目同时覆盖集中式与分布式两种决策模式：集中式模式适合小型无人机集群，由中心节点统一调度所有无人机的轨迹，全局最优性强；分布式模式适合大规模无人机集群，每架无人机仅通过本地感知与局部通信完成协同，不存在单点故障风险，可扩展性更强。核心技术边界
项目明确将冲突消解覆盖全流程：既在路径规划阶段就提前规避静态的轨迹交叉风险，也在飞行过程中实时检测动态冲突，不会出现传统方案中“规划阶段无冲突、飞行中因扰动出现碰撞”的问题，同时针对性优化了高密度受限空域的适配能力，解决了传统多机规划算法在狭窄空间易死锁的痛点。工程落地价值
项目配套的仿真验证体系可以直接用于算法快速迭代，无需依赖真实无人机硬件即可完成全场景测试，大幅降低了多无人机协同算法的开发与验证成本，是低空多机运行场景下的基础技术支撑方案。
⛳️ 运行结果![]()
📣 部分代码
m = 0.2
I = [[0.1,0,0];[0,0.1,0];[0,0,0.08]]
% sample time
ts = 0.01
% Initial States (Initial XYZ is generated by XYZsignal script)
Euler_0 = [0 0;
0 0;
0 0]
% XYZ_0 should not be [0;0;0] because the initial target point is set to
% [0;0;0]
XYZ_0 = [0.1 10.1;
0.1 10.1;
0.1 10.1]
XYZ_1 = [10.1 0.1;
10.1 0.1;
10.1 0.1];
body_rate_0 = [0 0;
0 0;
0 0]
% Set surround rate (if 0: follow mode; if 0.5: surround mode)
surround_rate = 0
% Environment
g = [0;0;-9.8]
dX1 = []
dY1 = []
dZ1 = []
dX2 = []
dY2 = []
dZ2 = []
XYZ_obst = [5;5;10];
r = 2;
priority = [1,2]
t = linspace(1,20.5,100)
s = linspace(0,1,length(t));
Circle1 = trajactory(XYZ_1(:,1),XYZ_0(:,1),XYZ_obst,r)
a =1:100
x = XYZ_0(1,2) + s'*(XYZ_1(1,2)-XYZ_0(1,2));
y = XYZ_0(2,2) + s'*(XYZ_1(2,2)-XYZ_0(2,2));
z = XYZ_0(3,2) + s'*(XYZ_1(3,2)-XYZ_0(3,2));
F2 = (x-Circle1(1,:)').^2 + (y-Circle1(2,:)').^2 + (z-Circle1(3,:)').^2 - r^2;
idx2 = F2 <= 0;
idx_start = find(idx2, 1, 'first');
% Effective sphere center (initially follows Drone 1)
centre_fixed = Circle1(:,idx_start)
F2_org = (x-centre_fixed(1)).^2 + (y-centre_fixed(2)).^2 + (z-centre_fixed(3)).^2 - r^2;
idx_org = F2_org <= 0
idx_org_start = find(idx_org, 1, 'first');
idx_org_end = find(idx_org, 1, 'last');
N_arc = idx_org_end - idx_org_start + 1;
p_entry = [x(idx_org_start); y(idx_org_start); z(idx_org_start)];
p_exit = [x(idx_org_end); y(idx_org_end); z(idx_org_end)];
v1 = XYZ_1(:,2) - XYZ_0(:,2);
v2 = XYZ_obst - XYZ_0(:,2);
n = cross(v1, v2);
n = n / norm(n);
u1 = v1 / norm(v1);
u2 = cross(n, u1);
u2 = u2 / norm(u2);
theta_entry = atan2( dot(p_entry - centre_fixed, u2), ...
dot(p_entry - centre_fixed, u1) );
theta_exit = atan2( dot(p_exit - centre_fixed, u2), ...
dot(p_exit - centre_fixed, u1) );
theta = linspace(theta_entry, theta_exit, N_arc);
x(idx_org_start:idx_org_end) = centre_fixed(1) + r * ...
(u1(1)*cos(theta) + u2(1)*sin(theta));
y(idx_org_start:idx_org_end) = centre_fixed(2) + r * ...
(u1(2)*cos(theta) + u2(2)*sin(theta));
z(idx_org_start:idx_org_end) = centre_fixed(3) + r * ...
(u1(3)*cos(theta) + u2(3)*sin(theta));
%% ================= WAYPOINTS = XYZ()kdsdk================
Waypoints1 = [Circle1(1,:)' Circle1(2,:)' Circle1(3,:)' t'];
Waypoints2 = [x y z t'];
WayPts1 = [Circle1(1,:)' Circle1(2,:)' Circle1(3,:)' t'];
WayPts2 = [XYZ_0(1,2) XYZ_0(2,2) XYZ_0(3,2) 0;
Waypoints2];
for i = 1:length(WayPts1)-1
% Drone 1
dX1(i) = (WayPts1(i+1,1)-WayPts1(i,1))/(WayPts1(i+1,4)-WayPts1(i,4));
dY1(i) = (WayPts1(i+1,2)-WayPts1(i,2))/(WayPts1(i+1,4)-WayPts1(i,4));
dZ1(i) = (WayPts1(i+1,3)-WayPts1(i,3))/(WayPts1(i+1,4)-WayPts1(i,4));
end
for i = 1:length(WayPts2)-1
% Drone 2
dX2(i) = (WayPts2(i+1,1)-WayPts2(i,1))/(WayPts2(i+1,4)-WayPts2(i,4));
dY2(i) = (WayPts2(i+1,2)-WayPts2(i,2))/(WayPts2(i+1,4)-WayPts2(i,4));
dZ2(i) = (WayPts2(i+1,3)-WayPts2(i,3))/(WayPts2(i+1,4)-WayPts2(i,4));
end
Tfinal1 = WayPts1(end,4); % last time of Drone 1
Tfinal2 = WayPts2(end,4); % last time of Drone 2
Tfinal = max(Tfinal1, Tfinal2) + 10; % add extra buffer to hold final positions
TOFtime = 1
tss = 0.1
t = 0:tss:Tfinal
% Superpose signals
x_sum1 = 0*t
z_sum1 = 0*t
y_sum1 = 0*t
x_sum2 = 0*t
z_sum2 = 0*t
y_sum2 = 0*t
x0 = WayPts2(1,1);
y0 = WayPts2(1,2);
z0 = WayPts2(1,3);
for k = 1:length(WayPts1)
if k == 1 % time: 0-1 sec, 1st Waypts
section1 = [0, WayPts1(k,4)];
start_section1 = section1(1);
end_section1 = section1(2);
for i = 1:length(z_sum1)
if t(i) >= start_section1 && t(i) <= end_section1
z_sum1(i) = 0;
y_sum1(i) = 0;
x_sum1(i) = 0;
end
end
elseif k == 2 % time: 1-2 sec, 2nd Waypts, take-off process
section1 = [WayPts1(k-1,4),WayPts1(k,4)]
start_section1 = section1(1);
end_section1 = section1(2);
for i = 1:length(z_sum1)
if t(i) > start_section1 && t(i) <= end_section1
z_sum1(i) = WayPts1(k,3);
y_sum1(i) = 0;
x_sum1(i) = 0;
end
end
else % time: 2 - last Waypts sec, free fly mode
section1 = [WayPts1(k-1,4),WayPts1(k,4)]
start_section1 = section1(1);
end_section1 = section1(2);
for i = 1:length(z_sum1)
if t(i) > start_section1 && t(i) <= end_section1
z_sum1(i) = z_sum1(i-1) + tss*dZ1(k-2);
y_sum1(i) = y_sum1(i-1) + tss*dY1(k-2);
x_sum1(i) = x_sum1(i-1) + tss*dX1(k-2);
end
end
end
end
for k = 1:length(WayPts2)
if k == 1 % time: 0-1 sec, 1st Waypts
section2 = [0, WayPts2(k,4)];
start_section2 = section2(1);
end_section2 = section2(2);
for i = 1:length(z_sum2)
if t(i) >= start_section2 && t(i) <= end_section2
z_sum2(i) = 0;
y_sum2(i) = 0;
x_sum2(i) = 0;
end
end
elseif k == 2 % time: 1-2 sec, 2nd Waypts, take-off process
section2 = [WayPts2(k-1,4),WayPts2(k,4)]
start_section2 = section2(1);
end_section2 = section2(2);
for i = 1:length(z_sum2)
if t(i) > start_section2 && t(i) <= end_section2
z_sum2(i) = WayPts2(k,3);
y_sum2(i) = 0;
x_sum2(i) = 0;
end
end
else % time: 2 - last Waypts sec, free fly mode
section2 = [WayPts2(k-1,4),WayPts2(k,4)]
start_section2 = section2(1);
end_section2 = section2(2);
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
