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。

Flight-Trajectory-Prediction 是一个有趣的项目，基于半惰性数据挖掘范式，用来预测飞行中的飞机轨迹。你可以通过聚类算法历史雷达数据，抽象出从源机场到目的机场的典型轨迹。最酷的是，它还能结合天气条件来调整飞行路径，给你推荐最合适的替代路线，一些航线冲突。 想象一下，在做飞行计划时，基于天气信息和历史数据来推测出最佳航线，这不仅能节省时间，还能提高航班的安全性。只要安装了MongoDB、Python 3.0和一些常见的库（如numpy、pandas等），就可以开始使用了。 你只需要输入一些基本信息，比如出发机场、到达机场、时间范围，再加上天气数据，就能得到飞机轨迹预测结果

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。

飞行线路数据库对搞数据或者前端展示的你来说，真的挺有意思。它记录了航班起降、频率、飞行时间这些核心信息，结构清晰，格式也友好。如果你平时爱折腾图表、地图展示，或者做跟航空相关的数据可视化，这资源可以说是现成的素材库。文件是个.mdb格式的，也就是Microsoft Access数据库，关系型的那种。字段设计比较规整，像航班号、起飞地、降落地、飞行时间这些都有。你用SQL查一查，一下子就能拿到想要的数据，响应也快。而且它不仅是存储数据那么简单，能直接拿来做后端接口，或者和API串起来，做动态展示也方便。比如结合Leaflet或ECharts画飞行路径图，还挺炫的。还有一点比较贴心的是，你还能拿它

【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