无人机协同卡尔曼滤波和PID控制实现多无人机目标搜索和围捕含Matlab源码

1 简介

四旋翼无人机目前被广泛应用于民用或是军事领域.由于其灵活小巧且轻盈的优点,能代替人类探索未知地域或执行各种危险任务,如地形勘察,探取情报,目标跟踪等,而精确可靠的目标跟踪算法更是在无人机领域获得了广泛的应用.本文针对运动目标跟踪问题,将经典的卡尔曼滤波应用于跟踪算法中,对目标的运动行为进行状态预估,预测目标参数,对于目标被遮挡或者丢失的情况具有良好的跟踪效果.通过实验进行跟踪仿真表明:该算法提高了目标跟踪的稳定性,快速性和精确性,能够获得良好的跟踪效果.

2 部分代码

%name:AUV targets searching and avoid obstacles clc;clf;clear all;global obstacle;obstacle=[];global fls;global auvpos;fls=cell(1,1);auvpos=cell(1,1);insight_point=cell(1,1);MaximumRange = 150; % 最大探测范围Vl=zeros(2000,2000);%环境代价矩阵Time_AllSteps = 50; %额定步数Y = zeros(Time_AllSteps,6); %状态变量global subregion;subregion=[];sub_obs_coor=[300,900;500,1300;500,1500;700,1300;700,1100;900,700;900,500;             1100,900;1100,700;1100,500;1

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