【路径规划】拓扑图和跟随领导者机器人编队路径规划【含Matlab源码 2500期】

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【路径规划】拓扑图和跟随领导者机器人编队路径规划【含Matlab源码 2500期】

2024-12-26 15:25

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fol_num=4;
N=5; % 4follower and 1 leader
countmax=2000;
dt=0.1;
gama=0.65;%机器人之间的影响因子，过大容易造成过冲而抖动
beta=13;%障碍物影响因子
K0=1;
KN=0.2;
goal=[25 25];
m_count = 0;
is_arrive = 0;
% x最高速度m/s],y最高旋转速度[rad/s],x最高加速度[m/ss],y最高加速度[rad/ss]]
Kinematic=[0.7;0.7;0.4;0.4];
attmse(:,1) = [0;0;0;0;0;0];
error_distance = [0;0;0;0];
color=‘ybgcrkr’; %%%定义颜色标记
type=[2,1,0.5,0.5,2,2];%%%定义线的类型
start_time = clock;
%% 1-4行为follower 最后一行为leader
% A=[0 1 1 1 1; % a(ij)
% 0 0 0 0 1;
% 0 0 0 1 1;
% 0 0 1 0 1;
% 0 0 0 0 0];
A=[0 0 0 0 1; % a(ij)%%只考虑前面机器人的影响
1 0 0 0 1;
0 0 0 0 1;
0 0 1 0 1;
0 0 0 0 0];
%% 初始化位置pose、速度V、加速度控制量control
% init_f=[-4.5 -1.5 0;%%%[x y th]
% -6 -1.5 pi/4;
% -4.5 -4.5 -pi/4;
% -6 -4.5 pi/2;
% -3 -3 0];
init_f=[-1.5 0 pi/4;%%%[x y th] %%队形切换启动
-3 0 pi/4;
0 -1.5 pi/4;
0 -3 pi/4;
0 0 pi/4];
pose_x=init_f(:,1);
pose_y=init_f(:,2);
pose_th=init_f(:,3);
% ob_temp=[-10 1.2;
% -10 2;
% -10 12];
%%障碍物坐标[x y]
ob_temp=[5 4; 5 8;8 5;];
% ob_temp=ob_temp’;
%% follower相对leader的位置
% delta_x=[-1.5 -3 -1.5 -3 0]; % 相对间隔误差
% delta_y=[1.5 1.5 -1.5 -1.5 0]; %领航者与自己无误差
delta_x=[-1.5 -3 0 0 0]; % 相对间隔误差
delta_y=[0 0 -1.5 -3 0]; %领航者与自己无误差
V_x(:,1)=[0;0;0;0;0];
V_y(:,1)=[0;0;0;0;0]; %%%leader在y方向的初始速度为1m/s
k=0;
d_max=2;
detect_R=1;
ideal_posex=init_f(:,1);
ideal_posey=init_f(:,2);
%% 开始循环走顺时针圆周
for count=1:countmax
if count == 415 %队形切换
delta_x=[-1 -3 -2 -4 0]; % 相对间隔误差
delta_y=[-1 -3 -2 -4 0]; %领航者与自己无误差
end
if count == 620 %队形切换
delta_x=[-1.5 -3 0 0 0]; % 相对间隔误差
delta_y=[0 0 -1.5 -3 0]; %领航者与自己无误差
end

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]占家豪.改进哈里斯鹰优化算法在路径寻优中的应用[J].杭州电子科技大学

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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2 机器学习和深度学习方面
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3 图像处理方面
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4 路径规划方面
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

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

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7 信号处理方面
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8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流人群疏散病毒扩散晶体生长