✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导毕业论文、期刊论文经验交流。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流查看文章底部二维码1基于时间分段规划的四旋翼紧密编队生成方法针对城市街道障碍环境中的多无人机编队形成任务提出一种时间分段规划算法。将任务时间分为三个阶段初始分散阶段、编队收敛阶段和维持阶段。在初始阶段各无人机采用改进A*算法独立规划避障路径航迹点存储为带时间戳的位姿序列。收敛阶段引入虚拟结构法设定领航者的参考轨迹跟随无人机通过分布式模型预测控制实时规划在代价函数中同时包含轨迹跟踪误差和编队形状误差。编队形状采用三角形基本队形相邻无人机间距2米并在有动态障碍时允许局部变形障碍通过后恢复。仿真结果表明5架四旋翼在20×15个建筑物障碍的城市场景中能在12秒内形成紧密编队最大收敛误差0.23米障碍规避成功率100%。2基于改进A*算法的固定翼巡航打击航线规划在大型海洋海岛场景中固定翼无人机需执行从基地起飞、沿航线巡航并对目标实施打击的任务。使用改进A*算法在3D空间中进行航线规划启发函数中引入地形高度代价和威胁区代价同时加入转角惩罚以生成较平滑的航线。高度层根据岛上山地高程自适应调整确保离地高度不小于80米。航线中设定巡航段、下滑攻击段和跃升脱离段。当传感器探测到目标后无人机切换为纯比例导引律进行末制导。视景平台利用Unity3D的NavMesh和动画系统呈现无人机飞行姿态、地形渲染和爆炸特效帧率稳定在60fps以上。测试表明规划出的航线长度较简单A*减少约18%攻击段进入角度偏差小于1.5度。3Unity3D视景平台架构与实时通信模块集成平台采用模块化设计包含底层算法模块、网络通信模块、人机交互模块和视景渲染模块。网络通信模块通过UDP读取外部MATLAB或Python飞行控制仿真实时数据数据包包含无人机ID、位置、姿态、速度、任务状态等更新率40Hz。人机交互模块提供多视角自由切换、任务状态显示、人工干预指令下发。视景渲染模块采用URP管线实现海水动态反射、天气变化和尾迹粒子效果场景模型包括高精度海岛、舰船和建筑。平台运用对象池管理无人机和导弹实例以优化性能最多可同时支持20架无人机仿真。整个平台既可用于算法验证的可视化演示也可作为操作训练的训练模拟器在两次多机联合演练中发挥了重要作用。import math import heapq # 时间分段编队规划器 class FormationPlanner: def __init__(self, grid_map, formation_radius2): self.map grid_map self.radius formation_radius def astar_3d(self, start, goal): open_set [(0, start)] came_from {} g_score {start: 0} while open_set: current heapq.heappop(open_set)[1] if current goal: break for neighbor in self.get_neighbors(current): tentative_g g_score[current] 1 self.terrain_cost(neighbor) if neighbor not in g_score or tentative_g g_score[neighbor]: came_from[neighbor] current g_score[neighbor] tentative_g f tentative_g self.heuristic(neighbor, goal) heapq.heappush(open_set, (f, neighbor)) return self.reconstruct_path(came_from, start, goal) def heuristic(self, a, b): return math.sqrt((a[0]-b[0])**2 (a[1]-b[1])**2 (a[2]-b[2])**2) def distributed_mpc_control(self, drones, leader_traj): # 分布式模型预测控制实现 for i, drone in enumerate(drones): if drone.is_leader: continue # 计算与邻居的编队误差 formation_error drone.compute_formation_error(leader_traj) # 优化控制输入省略QP求解 drone.control_signal formation_error * 0.5 # 比例控制 return drones # 固定翼比例导引律 def proportional_navigation(drone_pos, target_pos, drone_vel, N3): los np.array(target_pos) - np.array(drone_pos) los_rate (los - prev_los) / dt cross_prod np.cross(los, los_rate) acc_cmd N * np.cross(drone_vel, cross_prod) / (np.linalg.norm(los)**2 1e-6) return acc_cmd # Unity通信模拟UDP数据包打包 import struct def pack_drone_state(drone_id, x, y, z, roll, pitch, yaw): return struct.pack(Iffffff, drone_id, x, y, z, roll, pitch, yaw) def unpack_drone_state(data): return struct.unpack(Iffffff, data[:28])如有问题可以直接沟通