【无人机包围】到达时间风险建模与分布式模型预测控制的多无人机避障主动合围【含Matlab源码 15982期】

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⛄一、到达时间风险建模与分布式模型预测控制的多无人机避障主动合围

一、程序概述

本代码是多无人机协同围捕目标的分布式仿真程序，基于 MATLAB 面向对象实现 5 架无人机在存在障碍物环境下，对移动目标进行风险感知的环形包围控制。

核心思路：

关键词：多无人机、协同围捕、环形编队、障碍物避障、到达时间风险场、角度优化、分布式拓扑、MATLAB 面向对象仿真

二、代码分段详细解释

• config_open_boundary.m：外部脚本，定义无人机数量num_uav、质量、转动惯量、控制增益、仿真时长、时间步长、障碍物参数、代价权重等全部全局参数。

• 在 0~2π 均匀生成初始角度，代表 5 架无人机初始在包围环上等角度分布；

• wrap()：角度归一化函数，将角度限制在[-π,π]，处理角度周期性（避免 2π 跳变带来的计算错误）；

• theta_now：无人机当前实际方位角；theta_des：优化得到的期望参考方位角。

• 每架无人机状态向量维度 13 维：三维位置、三维速度、四元数姿态、三维角速度；

• 初始位置：在目标附近的包围圆周上，高度固定z_height；

• 初始速度 0，姿态四元数初始化为[1,0,0,0]（水平无旋转）。

• Drone：自定义类，封装单架无人机动力学模型、底层控制器、状态更新函数step()、状态读取函数GetState()；

• delta：无人机相对于包围中心点c_form的二维偏移向量，用来计算无人机期望参考位置。

先定义大量多维数组，用于在每个仿真步保存：无人机位置、速度、姿态四元数、期望参考位置、相对包围中心偏移量、当前 / 期望方位角、目标位置、包围中心位置、障碍物安全距离、可达性指标、各项代价函数值等。

三维数组格式示例：pos_data(3, num_uav, num_steps)：3 维坐标 × 无人机编号 × 仿真时间步。

enable_anim开关：开启实时动画，使用 Times New Roman 学术论文字体，方便直接导出论文图。

8.1 移动目标与包围中心点更新

调用updateTargetMotion函数更新目标pt的位置、速度、加速度；

包围中心c_form跟随目标运动，做速度限幅、加速度限幅，保证包围中心运动平滑不超约束；

将包围中心速度存入环境参数结构体envParams，供后续风险场计算。

8.2 环境参数更新（角度相关）

计算上一时刻无人机方位角角速度theta_dot_prev，估计编队平均旋转速度，存入环境参数，用于风险场评估。

8.3 风险最优角度优化（核心优化模块）

每 5 步执行一次角度优化，降低计算量：

apollo_angle_optimize_open：优化求解器，在圆周上搜索 5 架无人机最优期望方位角theta_des；

优化目标最小化综合代价：到达时间风险、角度分布均匀性、无人机运动平滑性、障碍物安全代价。

8.4 期望角度平滑更新

采用一阶低通滤波平滑从优化器得到的期望角度，避免角度突变：

theta_now = wrap(theta_now + alpha_theta * wrap(theta_des – theta_now));

计算方位角角速度指令，下发给每架无人机。

8.5 风险场、障碍物安全距离评估

调用boundaryTimeRiskOpenBoundary，计算当前时刻风险场信息：障碍物可达性G_obs、阻塞程度rho_obs、障碍物安全间隙、边界间隙、风险值等，存入历史数组。

8.6 代价函数分项评估

调用evaluateObjectiveTermsOpenBoundary，计算总代价J_total以及分项代价：风险代价J_risk、均匀性代价J_uniform、运动代价J_motion、安全代价J_safe，并保存每一步代价历史，用于绘图分析。

8.7 计算无人机期望参考位置

基于包围中心c_hat、包围半径R_enc、当前方位角theta_now，计算每架无人机在包围环上的期望参考点pref_data。

8.8 无人机底层动力学仿真

循环每架无人机：将参考位置、参考姿态下发给无人机对象，调用drones{i}.step()进行单步动力学积分；调用GetState()读取无人机真实状态，保存位置、速度、四元数到历史数组。

8.9 实时动画刷新（隔帧刷新，降低绘图开销）

当开启动画且满足帧间隔条件时，刷新 4 张子图：

drawnow limitrate：限制绘图刷新速度，防止动画卡顿。

创建图片输出文件夹，设置全局绘图字体样式（论文标准）。

构造两组对比基准策略：

在每一个时间步，分别计算本文优化策略、固定均匀编队、匀速旋转编队三种方案的：积分到达时间代价、最大到达时间代价、最长风险间隙指标。

调用plot_encirclement_results批量生成论文结果图；额外绘制障碍物可达性汇总曲线。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码

2 通用运行步骤 （1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本 2019b

2 参考文献 [1]周东健,张兴国,马海波,李成浩,郭旭.基于栅格地图-蚁群算法的机器人最优路径规划[J].南通大学学报(自然科学版). 2013,12(04)

3 备注 简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用 1.1 PID优化 1.2 VMD优化 1.3 配电网重构 1.4 三维装箱 1.5 微电网优化 1.6 优化布局 1.7 优化参数 1.8 优化成本 1.9 优化充电 1.10 优化调度 1.11 优化电价 1.12 优化发车 1.13 优化分配 1.14 优化覆盖 1.15 优化控制 1.16 优化库存 1.17 优化路由 1.18 优化设计 1.19 优化位置 1.20 优化吸波 1.21 优化选址 1.22 优化运行 1.23 优化指派 1.24 优化组合 1.25 车间调度 1.26 生产调度 1.27 经济调度 1.28 装配线调度 1.29 水库调度 1.30 货位优化 1.31 公交排班优化 1.32 集装箱船配载优化 1.33 水泵组合优化 1.34 医疗资源分配优化 1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测 2.1 机器学习和深度学习分类 2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类 2.1.2 BP神经网络分类 2.1.3 CNN卷积神经网络分类 2.1.4 DBN深度置信网络分类 2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类 2.1.6 ELMAN递归神经网络分类 2.1.7 ELM极限学习机分类 2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类 2.1.9 GRU门控循环单元分类 2.1.10 KELM混合核极限学习机分类 2.1.11 KNN分类 2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类 2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类 2.1.14 MLP全连接神经网络分类 2.1.15 PNN概率神经网络分类 2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类 2.1.17 RF随机森林分类 2.1.18 SCN随机配置网络模型分类 2.1.19 SVM支持向量机分类 2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测 2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测 2.2.2 ANN人工神经网络预测 2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测 2.2.4 BF粒子滤波预测 2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测 2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测 2.2.7 BP神经网络预测 2.2.8 CNN卷积神经网络预测 2.2.9 DBN深度置信网络预测 2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测 2.2.11 DKELM回归预测 2.2.12 ELMAN递归神经网络预测 2.2.13 ELM极限学习机预测 2.2.14 ESN回声状态网络预测 2.2.15 FNN前馈神经网络预测 2.2.16 GMDN预测 2.2.17 GMM高斯混合模型预测 2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测 2.2.19 GRU门控循环单元预测 2.2.20 KELM混合核极限学习机预测 2.2.21 LMS最小均方算法预测 2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测 2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测 2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测 2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测 2.2.26 RF随机森林预测 2.2.27 RNN循环神经网络预测 2.2.28 RVM相关向量机预测 2.2.29 SVM支持向量机预测 2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测 2.2.31 XGBoost回归预测 2.2.32 模糊预测 2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测 CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面 3.1 图像边缘检测 3.2 图像处理 3.3 图像分割 3.4 图像分类 3.5 图像跟踪 3.6 图像加密解密 3.7 图像检索 3.8 图像配准 3.9 图像拼接 3.10 图像评价 3.11 图像去噪 3.12 图像融合 3.13 图像识别 3.13.1 表盘识别 3.13.2 车道线识别 3.13.3 车辆计数 3.13.4 车辆识别 3.13.5 车牌识别 3.13.6 车位识别 3.13.7 尺寸检测 3.13.8 答题卡识别 3.13.9 电器识别 3.13.10 跌倒检测 3.13.11 动物识别 3.13.12 二维码识别 3.13.13 发票识别 3.13.14 服装识别 3.13.15 汉字识别 3.13.16 红绿灯识别 3.13.17 虹膜识别 3.13.18 火灾检测 3.13.19 疾病分类 3.13.20 交通标志识别 3.13.21 卡号识别 3.13.22 口罩识别 3.13.23 裂缝识别 3.13.24 目标跟踪 3.13.25 疲劳检测 3.13.26 旗帜识别 3.13.27 青草识别 3.13.28 人脸识别 3.13.29 人民币识别 3.13.30 身份证识别 3.13.31 手势识别 3.13.32 数字字母识别 3.13.33 手掌识别 3.13.34 树叶识别 3.13.35 水果识别 3.13.36 条形码识别 3.13.37 温度检测 3.13.38 瑕疵检测 3.13.39 芯片检测 3.13.40 行为识别 3.13.41 验证码识别 3.13.42 药材识别 3.13.43 硬币识别 3.13.44 邮政编码识别 3.13.45 纸牌识别 3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复 3.15 图像压缩 3.16 图像隐写 3.17 图像增强 3.18 图像重建

4 路径规划方面 4.1 旅行商问题（TSP） 4.1.1 单旅行商问题（TSP） 4.1.2 多旅行商问题（MTSP） 4.2 车辆路径问题（VRP） 4.2.1 车辆路径问题（VRP） 4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP） 4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP） 4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP） 4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP） 4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP） 4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP） 4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP） 4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP） 4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP） 4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP） 4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划 4.4.1 避障路径规划 4.4.2 迷宫路径规划 4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划 4.5.1 冷链配送路径规划 4.5.2 外卖配送路径规划 4.5.3 口罩配送路径规划 4.5.4 药品配送路径规划 4.5.5 含充电站配送路径规划 4.5.6 连锁超市配送路径规划 4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划 4.6.1 飞行器仿真 4.6.2 无人机飞行作业 4.6.3 无人机轨迹跟踪 4.6.4 无人机集群仿真 4.6.5 无人机三维路径规划 4.6.6 无人机编队 4.6.7 无人机协同任务 4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理 5.1 语音情感识别 5.2 声源定位 5.3 特征提取 5.4 语音编码 5.5 语音处理 5.6 语音分离 5.7 语音分析 5.8 语音合成 5.9 语音加密 5.10 语音去噪 5.11 语音识别 5.12 语音压缩 5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面 6.1 元胞自动机病毒仿真 6.2 元胞自动机城市规划 6.3 元胞自动机交通流 6.4 元胞自动机气体 6.5 元胞自动机人员疏散 6.6 元胞自动机森林火灾 6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面 7.1 故障信号诊断分析 7.1.1 齿轮损伤识别 7.1.2 异步电机转子断条故障诊断 7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析 7.1.4 电机故障诊断分析 7.1.5 轴承故障诊断分析 7.1.6 齿轮箱故障诊断分析 7.1.7 三相逆变器故障诊断分析 7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信 7.2.1 FMCW仿真 7.2.2 GPS抗干扰 7.2.3 雷达LFM 7.2.4 雷达MIMO 7.2.5 雷达测角 7.2.6 雷达成像 7.2.7 雷达定位 7.2.8 雷达回波 7.2.9 雷达检测 7.2.10 雷达数字信号处理 7.2.11 雷达通信 7.2.12 雷达相控阵 7.2.13 雷达信号分析 7.2.14 雷达预警 7.2.15 雷达脉冲压缩 7.2.16 天线方向图 7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号 7.3.1 肌电信号EMG 7.3.2 脑电信号EEG 7.3.3 心电信号ECG 7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统 7.4.1 DOA估计 7.4.2 LEACH协议 7.4.3 编码译码 7.4.4 变分模态分解 7.4.5 超宽带仿真 7.4.6 多径衰落仿真 7.4.7 蜂窝网络 7.4.8 管道泄漏 7.4.9 经验模态分解 7.4.10 滤波器设计 7.4.11 模拟信号传输 7.4.12 模拟信号调制 7.4.13 数字基带信号 7.4.14 数字信道 7.4.15 数字信号处理 7.4.16 数字信号传输 7.4.17 数字信号去噪 7.4.18 水声通信 7.4.19 通信仿真 7.4.20 无线传输 7.4.21 误码率仿真 7.4.22 现代通信 7.4.23 信道估计 7.4.24 信号检测 7.4.25 信号融合 7.4.26 信号识别 7.4.27 压缩感知 7.4.28 噪声仿真 7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面 7.6.1 WSN定位 7.6.2 高度预估 7.6.3 滤波跟踪 7.6.4 目标定位 7.6.4.1 Dv-Hop定位 7.6.4.2 RSSI定位 7.6.4.3 智能算法优化定位 7.6.5 组合导航

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