基于领航者的分布式编队控制算法实现三无人机编队协同作业附Matlab代码

% 假设已经定义了无人机类UAV，并且有相应的方法实现编队控制
 
% 初始化三个无人机实例
uav1 = UAV();
uav2 = UAV();
uav3 = UAV();
 
% 设置无人机间的相对位置和速度
% 假设uav1为领航者，uav2和uav3为两个跟随者
uav1.setPosition([0, 0, 0]);
uav1.setVelocity([0, 0, 0]);
uav2.setPosition([10, 0, 0]);
uav2.setVelocity([10, 0, 0]);
uav3.setPosition([20, 0, 0]);
uav3.setVelocity([20, 0, 0]);
 
% 设置编队间距和速度偏好
leadDistance = 5;
leadSpeed = 10;
 
% 模拟无人机在环境中的飞行
for t = 1:100
    % 领航者决策
    uav1.update();
    
    % 跟随者决策
    uav2.setPosition(uav2.getPosition() + uav2.getVelocity() * dt);
    uav3.setPosition(uav3.getPosition() + uav3.getVelocity() * dt);
    
    % 根据领航者的位置调整跟随者的位置和速度
    uav2.setVelocity((uav1.getPosition() - uav2.getPosition()) / leadDistance * leadSpeed);
    uav3.setVelocity((uav1.getPosition() - uav3.getPosition()) / leadDistance * leadSpeed);
    
    % 更新无人机状态
    uav2.update();
    uav3.update();
end
 
% 注意：以上代码只是一个简化的示例，实际应用中需要根据无人机类的具体实现细节来调整

这个代码示例展示了如何初始化三个无人机实例并设置它们的位置和速度，然后通过一个循环来模拟无人机在环境中的飞行。在每个时间步长中，领航者会根据其内部逻辑更新位置，而两个跟随者则会根据领航者的位置来调整自己的速度，并随时间更新状态。这个简化的例子教导如何使用Matlab来模拟分布式编队控制的行为。