多智能体协同编队控制，分布式模型预测控制方法实现matlab仿真代码，多机器人协同编队控制。 复现的高水平sci文献。 改进动态窗口DWA算法动态避障。 融合速度障碍法躲避动态障碍物 1.增加障碍物搜索角 2.改进评价函数，优先选取角速度小的速度组合以增加轨迹的平滑性 3.融合速度障碍法(VO)增强避开动态障碍物的能力 地图大小，障碍物位置，速度，半径均可自由调节 有参考，代码完全自己编写matlab

智能体协同编队：集体智慧的体现

在机器人的领域中，多智能体协同编队控制一直是研究的热点。当单个机器人面对复杂任务时，往往力不从心。而多个机器人协同工作，就像一支配合默契的乐队，各司其职，奏响优美的乐章。每个智能体都能保持编队形态，同时避开障碍物，完成任务，展现着集体智慧的魔力。

分布式模型预测控制：从全局角度看世界

在多智能体系统中，每个机器人不仅仅是单打独斗的个体，更是团队中的重要一员。分布式模型预测控制（DMPC）就是这样一种全局视角的控制方案。它让每个机器人不仅关注自己，还要关心整个编队的形态与安全，就像是球队中的后卫，既要保护自己，又要防止对方得分。

DMPC的核心思路

1. 状态预测：预判未来可能的动作结果。
2. 优化选择：在可能的动作中选最优解。
3. 局部决策：让每个智能体独立计算，但又全局最优。

DMPC在Matlab中的实现

% 初始化参数
n = 5;             % 机器人数量
d_ref = [0 1];     % 各机器人到前车的期望距离
vel_ref = 1;       % 参考速度

% 生成初始编队
for i = 1:n
    pos_0(i,:) = [0 (i-1)*d_ref(2)];
    v_0(i,:) = vel_ref * [cos(0), sin(0)];
end

在这里，n代表机器人数量，d_ref是期望的间距。每个机器人的初始位置和速度通过简单的循环生成，形成了一条直线队伍。这种初始化简单直观，为后续的控制打下基础。

动态窗口避障算法：DWA的改进与融合

动态窗口避障算法（DWA）是经典避障算法之一，它基于速度选择，在允许的范围内寻找最优速度组合。然而，DWA也有其不足之处，比如在面对动态障碍物时不够灵活。因此，我们决定对DWA进行改进，增强其避障能力。

DWA的改进方向

1. 增加障碍物搜索角：让机器人更全面地感知周围环境。
2. 改进评价函数：增加轨迹平滑性的考量，减少急转弯。
3. 融合速度障碍法（VO）：增强动态避障效果。

速度障碍法（VO）的原理

VO的核心思想是通过预测障碍物的轨迹，计算出机器人速度的不可行区域，从而选择避开这些区域的速度。这种方法不仅考虑了静态障碍物，还能实时应对动态障碍物的变化。

VO在Matlab中的实现

% 计算速度障碍
function [vx, vy] = vo(pose, obstacle, robot_radius)
    [x, y, theta] = deal(pose(1), pose(2), pose(3));
    obs_x = obstacle(:,1);
    obs_y = obstacle(:,2);
    obs_vx = obstacle(:,3);
    obs_vy = obstacle(:,4);
    obs_radius = obstacle(:,5);
    
    % 预测障碍物的轨迹
    for i = 1:length(obs_x)
        rel_x = obs_x(i) - x;
        rel_y = obs_y(i) - y;
        rel_vx = obs_vx(i);
        rel_vy = obs_vy(i);
        dist = hypot(rel_x, rel_y);
        
        if dist < 2 * (robot_radius + obs_radius(i))
            % 计算速度障碍
            max_speed = 1;
            min_speed = -1;
            angle = atan2(rel_y, rel_x);
            ...
        end
    end
end

在代码中，首先预测障碍物的轨迹，然后根据相对位置和速度计算可允许的速度区域。VO通过动态规划，确保机器人不会与障碍物发生碰撞。

融合DWA与VO：取长补短

融合DWA与VO的思路是：用DWA的实时速度选择能力，结合VO的安全速度区域，实现更高效的避障。这种结合不仅保留了DWA的实时性，还增强了避障的安全性。

融合方法

1. 速度区域限制：先使用VO计算出安全速度区域。
2. 速度组合选择：在DWA中选择满足VO条件的速度组合。
3. 评价函数优化：综合距离目标、速度平滑性和路径安全性，选择最优速度。

融合后评价函数的改进

改进后的评价函数不仅仅是寻找最近的路径，还考虑了路径的平滑性和安全性：

% 改进的评价函数
function cost = improved_cost(pos, target, obstacles, robot_radius, vel, dt)
    % 计算到目标点的距离
    dist_to_target = norm(pos(1:2) - target(1:2));
    
    % 预测下一步位置
    next_pos = pos + vel * dt;
    
    % 计算与障碍物的碰撞风险
    collision_risk = collision_risk_eval(next_pos, obstacles, robot_radius, dt);
    
    % 综合评价
    cost = dist_to_target + collision_risk + (vel(1)^2 + vel(2)^2)/10;
end

新的评价函数不仅考虑了距离目标的距离，还加入了碰撞风险评估和速度平滑性的惩罚项，使得路径选择更加全面。

动态参数调节：让场景更灵活

在实际应用中，地图参数的可调节性非常重要。通过调整地图大小、障碍物位置、速度和半径，可以更好地适应不同的研究需求。

参数调节的实现

% 地图大小
map_size = [100 100];

% 障碍物参数
obstacle_num = 5;
obstacle_radius = 1;
obstacle_speed = 0.5;

% 设置障碍物位置和速度
for i = 1:obstacle_num
    obstacles(i, :) = [map_size(1)*rand(), map_size(2)*rand(), (randn()*obstacle_speed), (randn()*obstacle_speed), obstacle_radius];
end

通过随机生成障碍物的位置和速度，我们可以模拟复杂动态环境中的避障问题。这使得仿真实验更加真实，也为算法的验证提供了丰富的场景。

结语

通过改进的DWA和融合VO的方法，我们成功实现了多智能体在动态环境中的协同编队控制。这种方法不仅提升了编队控制的效率，还增强了避障的安全性。未来，我们可以通过调整更多的参数和优化算法，进一步提升编队控制的效果，让机器人的协同工作更加智能和顺畅。