针对切换拓扑结构下的集群编队控制问题!设计只需个别无人机获取虚拟长机信息也能保证集群连 通性的编队控制算法"当队形变换或部分通讯网络故障导致网络拓扑结构发生改变时!以距离为原则对集群进 行联盟划分!各联盟内部成员以信息浓度大小为标准同其他成员进行竞争!由信息浓度最大的无人机获取虚拟长 机信息!其联盟成员通过与该无人机通讯间接获取虚拟长机信息"该算法使得每架无人机在任意时刻都能直接 或间接地获取虚拟长机信息"引入集群对虚拟长机的反馈机制!与传统反馈算法不同的是!本文中反馈无人机的 数量和组成成员都是变化的!从而提高了系统的收敛速度和鲁棒性"在此基础上进一步讨论编队的损伤问题!设 计了一种基于分层的分布式递归自修复算法!解决了网络分裂状态下的自修复及修复后队形变化过大的问题" 仿真结果表明了所建模型的合理性和求解方法的有效性"

首先梳理了编队控制研究的脉络, 介绍了3 种经典的编队控制方法, 即跟随领航者法、基于行为法和虚拟结构法的研究思想; 接着综述了近年来发展的, 包容了上述3 种方法且基于图论的编队控制理论的研究成果, 包括多智能体系统图论的建模, 基于代数图论和基于刚性图论的多智能体编队控制律设计、编队构型变换等方面的研究成果; 然后从图论结果出发, 回顾了与编队控制密切相关的一致性、聚集/同向、群集/蜂拥和包络控制的最新进展; 最后, 为了促进多智能体系统在实际中的应用, 指出了多智能体编队控制研究中有待解决的若干问题.

多智能体编队控制 一致性控制，人工势场法，领航跟随法

本程序基于MATLAB实现无人船（水下机器人）轨迹跟踪控制。考虑干扰，设计扰动观测器观测，并利用自适应DSC滑模设计鲁棒控制器

机器人轨迹跟踪的变增益迭代学习控制。

采用matlab工具箱得到三维回波数据，在进行空间角估计以及匹配

针对机械臂轨迹跟踪控制中存在建模误差以及外界干扰造成的控制性能下降问题，提出一种改进的自适应神经滑模控制方法。分别选取状态反馈和改进的神经网络滑模方法来控制系统的确定部分和不确定部分。利用神经网络的非线性 映射能力自适应地学习系统不确定性的未知上界，其输出作为滑模控制器的动态补偿项，Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法推导得到神经网络权值更新律。为保证神经网络映射的有效性，提高收敛速度，采用遗传算法对神经网络结构参数进行优化。双关节机械臂系统的仿真结果表明了该方案的有效性。

AUV 轨迹跟踪 PID控制 Simulink

通过Matlab/simulink完成控制系统搭建，由于网上都是基于动力学的LQR控制，所以基于运动学的LQR控制需要自己搭建。适合学习无人驾驶车辆控制的朋友。在本人博客中已展示详细控制器函数，如仅对控制算法感兴趣可以阅读对应博客。本资源提供路径，控制算法，车辆模型和可视化界面，模型由simulink搭建。

采用matlab---simulink,两种控制算法，算法简单明了。仿真中加入了不确定干扰。典型的欠驱动控制问题。