大规模无人机集群算法flocking（蜂群）

此课程从Flocking、Stigmergy等系统开始介绍，运用ZEBRA插件进行中高级模拟，还有PHYSAREALM插件蚁群算法模拟，并运用到霍普杯中竞赛中，还有CULEBRA高级群体模拟，再到最终的Ped-Sim专业性行人模拟分析，通过此可课程可以理解群体现象（类似processing群体现象模拟效果），然后进行空间、结构自然生长生成空间设计，最主要的是能结合城市环境进行行人模拟。文件中附下载链接。视频与对应资料。

复制动态matlab代码MSN植绒阵型控制 在阅读文件之前签出论文。 安装 在您的系统中安装最新版本的 MATLAB，将目录“源代码”复制到您的 MATLAB 目录或任何其他目录，然后打开并运行任何文件 - MSN1.m、MSN2.m、MSN3.m、MSN4.m， MSN5.m 分别用于下面解释的 5 个案例。 项目参数： 传感器节点数：n = 100。 空间维度：m = 2。 传感器节点之间的期望距离：d = 15。 缩放因子：k = 1.2 和交互范围 r = k*d。 Epsilon = 0.1 和 Delta_t = 0.009（这两个参数是可选的，您可以更改它们）。 案例 案例 1 - MSN 碎片化 文件名：MSN1.m 在 50x50 的区域内随机生成 100 个节点的连接网络。 绘制 100 个节点的 MSN 的初始部署图。 通过一条线将相邻节点连接在一起。 地块 绘制节点的碎片。 绘制速度。 绘制连通性。 绘制轨迹。 算法 1： 案例 2 - 使用静态目标实现 MSN 准格阵 文件名：MSN2.m 在 50x50 的区域内随机生成 100 个节点的连接网络。 将目标（

基于flocking算法的多智能体动态系统编队仿真，matlab2021a测试仿真

queue_gap=15; % 队形间隔 queue_vy=12; queue_vx=13; queue_r=40; r_c=20; % 交互范围（半径） k=1.2; % 晶格的ratio d=r_c/k; % 晶格的scale(表示两两智能体之间的距离（论文中公式5）) v_0=2; % 初始速度 v_limit=0; % 最大速度 efs = 1; % sigma-norms parameter h=0.4; % 设置bump function的分割点（公式10）

matlab仿真，椋鸟飞行模拟，无人机控制

% 本文参照文献：Flocking for Multi-Agent Dynamic Systems:Algorithms and Theory clear; close all; clc; %% Parameters 初始化参数 num_agents = 100; t_gap=1; % 迭代间隔 queue_gap=15; % 队形间隔 queue_vy=12; queue_vx=13; queue_r=40; r_c=20; % 交互范围（半径） k=1.2; % 晶格的ratio d=r_c/k; % 晶格的scale(表示两两智能体之间的距离（论文中公式5）) v_0=2; % 初始速度 v_limit=0; % 最大速度 efs = 1; % sigma-norms parameter h=0.4; % 设置bump function的分割点（公式10） d_o = r_c; r_c_sigma = sigma_norm(r_c,efs); % r_c的σ范数 d_sigma = sigma_norm(d,efs); % d的σ范数 map_width = 400; % width of a squre map map_res = 0.5; % width of a grid to play obstacles pixel c1=0.2;c2=0.5;c3=0.2;c4=0.1;c5=10;c6=0.01; x = zeros(num_agents,2); % current position x_1 = zeros(num_agents,2); % previous position v_1 = zeros(num_agents,2); % previous velocity x_r0= zeros(num_agents,2); % x_r0：用来存储指定的队形信息 v_r_1st_point=300; path_num = zeros(1000,2,num_agents); v_r=[1,0];

flocking_编队matlab_编队_编队matlab_UUV_flocking

算法来源于2003 年R. Olfati-Saber 的文章：Flocking for multi-agent dynamic systems: algorithms and theory

可以实现动物群体的模拟，如群体的群聚，现象，自带demo实现鱼群，鸟群，昆虫群聚移动