编队飞行

分布式多旋翼编队飞行的 Matlab GUI 代码，还挺适合做研究用的，是搞多智能体系统或自主导航的朋友。代码思路清晰，整个系统能在每台小飞机上独立运行，不依赖 GPS，也不需要中心控制——就是典型的去中心化。任务分配用的是一种蛮巧的拍卖机制，靠邻居位置就能决定去哪飞，响应也快，逻辑也顺。 ACLswarm的这个实现里，飞行器接收一个目标编队形状，每个小飞机自己决定靠近哪一个位置点。只要能测邻居的相对位置，比如用RGB-D或者通信，就能搞定。整套流程还用上了VIO/SLAM，不用外部定位系统，飞得还挺稳的。 推荐你在研究分布式控制、多旋翼导航或者搞ROS项目时用这个参考一下。里面的任务分配算法

Matlab研究室上传的视频都有可运行的完整代码，适合初学者；主函数为main.m，调用其他m文件，无需额外操作；Matlab版本为2019b；操作简单，双击打开main.m文件，点击运行即可获取结果；若遇问题，可私信获取协助或查看博主博客获取更多信息。

这是三个小车的编队控制仿真程序，均为在Matlab环境下运行的M文件。

飞机飞行特性评估pfjdxn.m用途：评估飞机的平飞加减速能力，包括平飞加速时间、加速距离、减速时间和减速距离。用法：在Matlab命令行执行pfjdxn.m。结果：生成相关数据曲线。

这篇《建模-飞行器航迹最优规划.pdf》算是比较经典的数学建模竞赛题目，尤其是那个迷宫算法的思路，挺有趣的。这个算法通过特殊设计，使得最优航迹规划在多约束条件下能够迅速收敛，节省了大量计算时间，其他队伍需要几个小时才能搞定，的算法只需要半分钟。虽然比赛时因为一些小失误没拿到更高的奖项，但从中学到的算法技巧和思维方式还是蛮有价值的。论文里有 MATLAB 代码，可以参考一下，不过命名有点乱，你看着用就好。如果你对算法和优化有兴趣，这篇论文值得一读，能你更好地理解如何在复杂的条件下设计高效算法。

这是一款用于飞行器气动估算的Matlab程序，采用涡格法，能有效估算气动数据。

【路径规划】基于人工势场的无人机编队协同路径规划matlab源码。技术进步引领下，人工势场算法已成为无人机编队协同路径规划的核心技术。

在IT领域，优化算法是解决复杂问题的重要工具，而量子粒子群优化（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）就是其中一种强大的全局优化技术。QPSO结合了传统粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）的简单性和量子力学的概念，以寻找复杂多维空间中的最优解。将深入探讨QPSO算法及其与Levy飞行的改进，以及如何在MATLAB环境中实现这些算法。粒子群优化是一种基于群体智能的优化方法，源于对鸟群和鱼群等自然界群体行为的模拟。在PSO中，每个“粒子”代表一个可能的解决方案，它们在搜索空间中移动并更新其速度和

在使用Matlab开发飞行器的过程中，我们着重于辅助动力指数的计算。这项工作通过确定李雅普诺夫指数来实现混沌检测算法。

布谷鸟搜索算法，以莱维飞行为基础，是一种新兴的优化技术，模拟鸟类觅食路径的效率。该算法通过模仿鸟类飞行中的食物搜索策略，有效地解决了复杂优化问题。