基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法环境 包括所有原始matlab代码，以及结果图。 1、环境： （1）matlab2020a （2）Win10 2、使用方法： （1）添加subfunc：打开matlab，右键subfun->添加到路径->选定的文件夹和子文件夹 （2）运行demox.m 在现代机器人领域中，多机器人系统的协同作业已成为研究热点，尤其是在协调运动控制方面。五机器人编队控制算法，即是在这样的背景下发展出的研究课题。在多机器人系统中，各个机器人之间的相对位置和运动状态需要通过一定的控制算法来协调，以完成特定的任务。为了解决机器人之间的同步和空间定位问题，研究者提出了一种新的控制策略——基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法。 该算法的核心思想是通过构建一个由五机器人组成的拓扑网络结构，每个机器人在这个网络中都有其特定的角色。例如，一个机器人可能扮演领导者的角色，负责规划整个编队的运动方向和速度，而其他机器人则跟随这个领导者，并通过相互间的信息交换和相对位置的调整来保持编队的形状和队列顺序。 拓扑图方法是实现多机器人编队控制的有效手段之一。在拓扑图中，节点代表机器人，边代表机器人之间的通信或感知联系。通过对拓扑图的分析，可以确定机器人在空间中的相对位置和相对运动，从而为算法提供必要的信息支持。拓扑结构的设计直接关系到编队控制的稳定性和效率，需要依据实际的编队需求和环境因素进行优化。 跟随领导法是另一种多机器人协同控制策略，它特别适用于动态环境中的编队任务。在这种方法中，领导者机器人负责根据任务需求和环境信息制定运动策略，而跟随者机器人则根据领导者的状态信息调整自身的运动，以保持预定的编队队形。跟随领导法能够有效地降低复杂环境下多机器人系统中信息交换的负担，提高整体系统的响应速度和鲁棒性。 在实现上述算法的过程中，研究人员需要在Matlab环境下进行仿真实验。Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，它提供了丰富的数学函数库和工具箱，尤其适合于算法原型设计和测试。在Matlab2020a版本中，研究者可以使用其提供的各种工具箱，比如Robotics Toolbox等，来构建机器人的模型，模拟机器人之间的交互过程，并进行算法的验证。 在本文档所提供的压缩包中，包含了所有相关的原始Matlab代码和结果图表。研究者可以通过添加subfunc函数路径来运行主程序demox.m，进而观察算法的实际效果。在使用过程中，研究者需要确保操作系统的兼容性，本例中为Windows 10系统。通过可视化仿真结果，研究者可以对机器人的编队控制效果进行评估，并根据需要对算法进行调整和优化。 基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法，是一种结合了网络拓扑结构和动态领导策略的创新性算法。它能够有效地应用于复杂环境下的多机器人编队控制任务，提高机器人系统的工作效率和适应性。随着算法的不断完善和实际应用场景的拓展，该控制策略将为工业自动化、探索救援等领域的多机器人协同作业提供有力的技术支撑。

AASHIP（Autonomous Australian Surface Ship）是一种先进的无人水面舰艇技术，其核心在于通过自主控制算法实现舰艇的智能化航行和编队操作。在这个名为"aauship-formation"的项目中，开发者专注于在AASHIP平台上进行编队控制的开发与测试，特别是对于无人水面舰艇（ASV，Autonomous Surface Vessels）的队形保持和协调控制。 编队控制是无人水面舰艇领域的重要研究方向，它涉及到多个ASV如何在没有人工干预的情况下，根据预设的策略或实时环境变化调整各自的位置和速度，以维持特定的队形。这一技术的应用可以提高舰队的执行任务效率，比如搜索、监视、护航、救援等，并且在减少人为风险的同时，也能实现更精细的海洋探测和监测。 该项目的标签为"C++"，意味着开发语言主要使用C++，这是一种性能强大、广泛应用的编程语言，尤其适合编写实时性要求高、计算密集型的控制系统。在AASHIP的编队控制中，C++可以提供高效且精确的算法实现，保证舰艇编队的实时响应和稳定性。 在"aauship-formation-master"这个压缩包中，我们可以预期包含以下内容： 1. 源代码文件：C++实现的编队控制算法，包括舰艇的位置更新、速度调整、避障策略等关键逻辑。 2. 测试脚本：用于验证和调试算法的测试用例，可能包括模拟不同环境和任务场景的测试数据。 3. 配置文件：定义了编队的形状、舰艇参数、通信协议等信息。 4. 文档：可能包含算法原理、设计思路、使用指南等，帮助理解和应用这个项目。 5. Makefile：用于构建和编译项目的配置文件。 6. 可能还会有数据文件，如航迹记录、传感器数据等，用于训练和评估控制系统的性能。 为了实现有效的编队控制，开发者可能采用了各种控制理论，例如分布式控制、多智能体系统理论、优化算法等。他们可能会利用到如PID控制器、预测控制、模型预测控制等经典控制方法，也可能结合机器学习技术，如强化学习，来提升编队的自适应性和鲁棒性。 总结来说，"aauship-formation"项目是关于利用C++实现AASHIP编队控制的工程实践，其目标是让无人水面舰艇能够智能地协同工作，保持预定队形，适应复杂的海洋环境，这在海洋科学、军事防御、环境保护等多个领域有着广泛的应用前景。通过深入理解并改进这样的项目，我们可以推动无人水面舰艇技术的进步，为未来的海洋探索和安全提供更强大的工具。

多智能体系统——竞争网络下异构多智能体系统的分组一致性问题 Group consensus of heterogeneous multi-agent system (附论文链接+源码Matlab) 多智能体系统——具有非线性不确定干扰的多智能体系统的固定时间事件触发一致性控制（附论文链接+源码Matlab） 2021年五一杯数学建模消防救援问题思路 2021年MathorCup A题自动驾驶中的车辆调头问题思路（附论文 程序链接)

为了解决车辆编队控制问题,设计了自适应神经网络编队控制器.在跟随车辆未知领航车辆速度的情况下,根据位置误差、角速度误差和前一时刻跟随车辆的速度,使用神经网络自适应在线调整神经元权重的方法,控制跟随车辆的速度.恰当选择控制器参数,能使跟随误差能足够小.通过六边形队形仿真实验证明了该编队控制器的有效性.该研究结论突破了车辆编队控制中跟随车辆需要已知领航车辆速度的限制,有助于节省速度传感器的使用.

针对多船舶之间的协同合作问题, 对船舶的编队控制进行了研究. 通过运用领航者-跟随者方法, 选择
在Cartesian 坐标系下建立新的船队编队控制模型, 基于这种模型, 利用反步技术和李亚普诺夫理论设计了一种可使
船队按期望队形航行的船队编队控制器. 通过考虑领队船舶与跟随船舶的航向角误差, 保证了跟随船舶航向角的稳
定性, 从而避免其在航行过程中不断振荡. 最后对所设计的控制方法的正确性及有效性进行了仿真验证.

基于输出调节的一致性编队控制代码

开源多智能体编队避障控制 基于在线学习的方法 躲避障碍物和移动的攻击者

针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.

基于RBF神经网络的多智能体编队控制MATLAB仿真

雁群编队控制算法，根据原文进行简化，UAV上可以进行编队控制