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点这些采样点能够准确地反映系统状态的概率密度分布。然后将这些 Sigma 点代入非线性系统模型和观测模型中进行传播得到相应的预测 Sigma 点和观测 Sigma 点。接着根据预测 Sigma 点计算系统状态的预测均值和预测协方差根据观测 Sigma 点计算观测变量的预测均值和预测协方差以及状态变量与观测变量之间的互协方差。最后利用卡尔曼滤波的更新方程根据观测值对系统状态的预测值进行修正得到系统状态的估计值和估计协方差。UKF 在多无人机状态估计中的应用在多无人机系统中每个无人机都需要准确了解自身的位置、速度、姿态等状态信息同时还需要获取周围其他无人机和障碍物的状态信息以便进行避撞决策和控制。由于无人机所搭载的传感器如 GPS、IMU、视觉传感器等存在测量噪声且无人机的飞行过程是非线性的传统的线性滤波算法难以满足状态估计的精度要求。UKF 能够有效地处理这些非线性因素和测量噪声通过对无人机自身状态以及周围环境目标状态的实时估计为多无人机避撞系统提供准确、可靠的状态信息支持。例如利用 UKF 对无人机的 GPS 测量数据和 IMU 测量数据进行融合处理可以提高无人机位置和速度估计的精度通过视觉传感器获取周围其他无人机和障碍物的图像信息结合 UKF 对目标的位置和运动状态进行估计为避撞决策提供依据。二模型预测控制MPC技术MPC 基本原理MPC 的基本原理是在每个控制时刻根据系统当前的状态估计值在一个有限的预测时域内结合系统的动态模型和约束条件如无人机的速度约束、加速度约束、飞行空域约束等构建一个优化目标函数如最小化轨迹跟踪误差、最小化控制能量消耗、最大化避撞安全距离等然后通过求解这个优化问题得到一组未来时刻的控制序列。最后只将当前时刻的控制量应用于系统在下一个控制时刻根据系统的实际状态更新状态估计值重复上述优化过程实现对系统的滚动时域控制。MPC 在多无人机避撞控制中的应用在多无人机避撞控制中MPC 能够根据 UKF 提供的准确状态估计信息实时规划无人机的飞行轨迹确保无人机在满足各种约束条件的前提下避开周围的障碍物和其他无人机。具体来说首先建立多无人机的动力学模型考虑无人机之间的相互影响和飞行环境的约束条件。然后以无人机的安全飞行和任务完成效率为目标设计 MPC 的优化目标函数例如在保证无人机之间以及无人机与障碍物之间具有足够安全距离的同时使无人机能够尽快到达目标位置。在每个控制周期内MPC 根据当前的状态估计值求解优化问题得到最优的控制量控制无人机调整飞行姿态和速度实现避撞。此外MPC 还具有较强的鲁棒性能够应对飞行环境中的不确定性和干扰当无人机的飞行状态或周围环境发生变化时MPC 能够及时调整控制策略确保避撞系统的可靠性。三多无人机通信与协同决策技术多无人机通信技术多无人机之间的有效通信是实现协同避撞的前提和基础。在多无人机系统中无人机需要实时交换自身的状态信息、任务信息和避撞决策信息以便进行全局的避撞规划和控制。目前常用的多无人机通信技术包括无线局域网WLAN、蓝牙、 ZigBee、卫星通信等。不同的通信技术具有不同的通信距离、传输速率和抗干扰能力在实际应用中需要根据多无人机的作业场景和任务需求选择合适的通信技术。例如在近距离、小范围的多无人机协同作业中可以采用 WLAN 或蓝牙通信技术具有传输速率高、延迟低的优点在远距离、大范围的多无人机作业中卫星通信技术则能够提供更广阔的通信覆盖范围。同时为了提高通信的可靠性和安全性还需要采用差错控制、加密传输等技术防止数据丢失和信息泄露。多无人机协同决策技术多无人机协同决策是指多个无人机在共同完成任务的过程中通过相互通信和信息共享根据任务目标和周围环境的变化共同制定避撞决策和飞行计划。在多无人机避撞系统中协同决策技术能够避免单个无人机决策的局限性实现全局最优的避撞效果。常用的多无人机协同决策方法包括集中式决策方法和分布式决策方法。集中式决策方法是由一个中央控制节点收集所有无人机的状态信息和环境信息进行统一的避撞决策和轨迹规划然后将决策结果发送给各个无人机。这种方法具有决策精度高、能够实现全局最优的优点但对中央控制节点的计算能力和通信带宽要求较高且系统的可靠性依赖于中央控制节点一旦中央控制节点出现故障整个系统将陷入瘫痪。分布式决策方法则是每个无人机根据自身获取的局部信息和与其他无人机交换的信息自主进行避撞决策和轨迹规划通过局部之间的协调实现全局的避撞目标。这种方法具有灵活性高、鲁棒性强、对通信带宽要求较低的优点但决策精度相对较低可能会出现局部最优而全局非最优的情况。在实际应用中需要根据多无人机系统的规模、作业场景和任务需求选择合适的协同决策方法或者将集中式决策方法和分布式决策方法相结合以达到更好的避撞效果。三、基于 UKF 与 MPC 的多无人机避撞系统设计一系统总体架构设计状态估计模块该模块主要采用 UKF 算法对每个无人机自身的状态位置、速度、姿态等以及周围环境中其他无人机和障碍物的状态进行实时估计。通过融合无人机所搭载的多种传感器如 GPS、IMU、视觉传感器等的测量数据提高状态估计的精度和可靠性为后续的协同决策和轨迹规划与控制提供准确的状态信息。协同决策模块该模块根据状态估计模块提供的多无人机和障碍物的状态信息以及多无人机的任务目标和约束条件采用合适的协同决策方法如集中式决策方法或分布式决策方法制定全局最优的避撞决策方案确定每个无人机的避撞策略和飞行目标。轨迹规划与控制模块该模块以协同决策模块制定的避撞决策方案为依据采用 MPC 算法结合无人机的动力学模型和约束条件为每个无人机实时规划最优的飞行轨迹并生成相应的控制量控制无人机按照规划的轨迹飞行实现避撞。通信模块该模块负责多无人机之间以及无人机与地面控制中心之间的信息交换包括状态信息、决策信息、控制指令等。采用可靠的通信技术和协议确保信息的实时性、准确性和安全性为系统各模块之间的协同工作提供通信支持。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 崔庆佳.面向高速紧急工况的车辆避撞多目标协调控制研究[D].湖南大学,2020.[2] 张凤娇.汽车紧急避撞转向与制动协调控制研究[J].[2025-12-12].[3] 刘鑫勇.前车失稳工况下自动驾驶紧急避撞控制策略研究[D].重庆理工大学[2025-12-12]. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 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