本实验以小型固定翼无人机 Aerosonde 为对象，通过动力学分析，建立了固定翼飞机非线性动力学模型，并利用 matlab/simulink 对所建模型进行了仿真。本实验选择的控制方法为 PID 控制，其物理意义明确，适用范围广。利用matlab/simulink 对设计的飞行控制系统进行仿真，可以看出，在 PID 控制下，飞机能有较好的飞行效果。

整体流程如下：无人机起飞后请求进入offboard模式，紧接着请求解锁，解锁后飞行至0.3米高，紧接着逆时针飞行边长为0.5米的正方形，每个边长飞行8秒钟。完成正方形后自动进入降落模式，全程无需手动。已经在实体无人机上测试过多次。该程序的对比官方程序要实用的多，程序中添加了模式切换判断，成功以后不会重复切换，遥控器可以直接进行接管控制，安全性比起官方提供程序要高得多，强烈建议新手或者刚接触不久的朋友采用这个功能包。代码内容丰富，吃透基本算是入门了。有需要也可以留言，互相学习，共同提高

本研究聚焦于基于分布式模型预测控制（DMPC）的多固定翼无人机（UAV）共识控制策略。文章详细介绍了如何通过DMPC实现多架无人机之间的信息共享、协调和决策制定，以达到协同飞行的目的。研究内容包括无人机的环境感知、信息交流机制以及飞行策略和路径规划的共同制定。该研究适用于无人机控制领域的专业人士、学者以及对无人机协同飞行感兴趣的爱好者。使用场景涵盖无人机搜索、监视、巡航等协同任务。目标是提升多无人机系统在执行复杂任务时的效率和安全性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 无人机 协同飞行

《基于VR-Forces仿真平台的多无人机协同任务规划仿真系统》 在现代科技领域，无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）的应用日益广泛，涵盖了军事、民用等多个领域。随着无人机技术的发展，如何有效地进行多无人机协同任务规划成为了一个重要的研究课题。VR-Forces作为一款强大的三维虚拟现实仿真平台，为实现这一目标提供了理想的解决方案。 VR-Forces是由VBS（Virtual Battlespace）系列软件开发商 Bohemia Interactive Simulations 开发的一款高级仿真软件，它集成了复杂的物理模型、网络通信和任务规划功能，能够模拟各种作战环境和场景，为多无人机协同任务的仿真提供了坚实的基础。 多无人机协同任务规划主要涉及以下几个关键知识点： 1. **协同决策与任务分配**：在多无人机系统中，如何高效地分配任务、避免冲突、确保任务完成效率是核心问题。这需要建立一套智能决策算法，例如基于遗传算法或粒子群优化的任务分配策略，以实现无人机间的最优协同。 2. **通信网络建模**：无人机之间的通信网络是协同作业的神经网络，需考虑信道质量、传输距离、干扰等因素。在VR-Forces中，可以模拟真实的无线通信环境，评估不同通信协议对任务执行的影响。 3. **路径规划与避障**：每个无人机需要有独立的路径规划能力，同时能实时调整路线以避开障碍物。A*算法、Dijkstra算法等路径规划方法在此场景中有广泛应用，结合SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，能实现自主导航和避障。 4. **虚拟现实环境**：VR-Forces提供高逼真的3D环境，使得无人机操作者能在近似真实的环境中进行任务规划和训练，提高任务执行的准确性和安全性。 5. **仿真与验证**：通过VR-Forces平台，可模拟各种复杂环境和紧急情况，测试多无人机系统的应对策略，及时发现并修正潜在问题，提升系统的稳定性和可靠性。 6. **实时监控与控制**：无人机任务执行过程中，需要实时监控无人机状态和任务进度，确保任务按照预设计划进行。VR-Forces支持实时数据交互和可视化监控，为指挥员提供了直观的决策支持。 7. **安全性与隐私保护**：在多无人机协同任务中，数据安全和隐私保护同样重要。必须采取加密措施，防止数据泄露，同时设计防干扰和抗破解的通信机制。 通过VR-Forces平台，我们可以构建一个全面的多无人机协同任务规划仿真系统，对各个关键技术进行深入研究和验证，为实际应用提供理论支持和技术储备。这种仿真系统的应用不仅可以优化无人机的任务执行，还可以在培训、测试和战术规划等方面发挥巨大作用。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

该项目是 DJI 的 Drone-ID 协议的接收器。接收器可以使用 SDR 实时工作，也可以离线使用预先录制的捕获。 实时接收器经过以下测试： Ettus USRP B205-迷你 DJI mini 2、大疆Mavic Air 2 @inproceedings{schiller2023drone, title={Drone Security and the Mysterious Case of DJI's DroneID}, author={Schiller, Nico and Chlosta, Merlin and Schloegel, Moritz and Bars, Nils and Eisenhofer, Thorsten and Scharnowski, Tobias and Domke, Felix and Sch{\"o}nherr, Lea and Holz, Thorsten}, booktitle={Network and Distributed System Security Symposium (NDSS)}, year={2023} }

一、本文主要通过Qt5+opmapcontrol实现一个简单的无人机地面站效果。可选择谷歌地图，必应地图， 雅虎地图，GIS等。 二、环境 Qt：5.15.2 编译器： Qt 5.15.2 MinGW 64-bit 系统：windows 10 三、 功能特点 （1） 支持缓存地图 （2）支持选择各厂商地图，以及切换街道地图 （3）支持地图互动：拖动、放大缩小 （4）支持添加航点，以及航点的编辑、删除、保存、加载、航点信息显示 （5）支持设置home，以及安全区域 （6）支持显示运动轨迹

大规模无人机集群算法flocking（蜂群）

分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果