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利用MSRDS领航跟随法，对多机器人编队控制的SPL代码进行了优化。

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简介：
该MSRDS领航跟随法多机器人编队控制的SPL代码编队控制算法，其核心在于Leader-following formation control of multiple mobile vehicles。该算法的仿真平台采用了Microsoft Robotics Developer Studio 4以及HelloApps SPL Tool进行实现。压缩包内包含了详细的使用文档、程序截图和仿真录像，此外，还收录了完整的源代码，为用户提供了全面的支持与资源。

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  • 基于MSRDS的领航跟随法多机器人编队控制SPL代码
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    本项目采用MSRDS平台，实现了一种高效的领航跟随策略，用于多机器人系统的协同编队控制。提供源码下载。 基于MSRDS领航跟随法的多机器人编队控制SPL代码是根据J. Shao, G. Xie 和 L. Wang 的《Leader-following formation control of multiple mobile vehicles》设计实现的。仿真平台采用了Microsoft Robotics Developer Studio 4和HelloApps SPL Tool。压缩包内包含使用文档、程序截图、仿真录像以及源码等资料。
     
  • matlab编队_多机器人_MATLAB_机器人编队_编队领航_领航跟随_l_f.rar
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    本资源包提供了基于MATLAB的多机器人编队算法代码，涵盖编队领航与领航跟随技术，适用于研究和开发中的机器人协同控制。 领航跟随法的实现可以用于多机器人的编队控制。
     
  • 新型多智能体领航跟随编队控制器设计
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    本研究提出了一种创新性的多智能体领航跟随编队控制策略，旨在优化复杂环境下的协同作业与动态调整能力，为无人机、机器人等领域的编队控制系统提供新的理论支持和技术方案。 研究了一种基于离散时间模型的多智能体领航跟随编队控制算法。该算法通过引入基于邻居的局部控制律以及状态估计规则设计了新的控制器，使得在设定跟随者与领航者的相对坐标后可以轻松实现任意形状的编队配置。此外，文章还提出了利用坐标旋转公式来使整个队伍能够根据领航者的运动方向进行相应调整，并分别给出了固定拓扑和切换拓扑条件下系统稳定编队的充分条件。最后通过Matlab仿真以及在Amigobot机器人平台上的实验验证了算法的有效性和实际应用可行性。
     
  • 不完全移动机器人领航-跟随编队的分布式控制.pdf
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    本文探讨了不完全移动机器人群体中的领航-跟随编队问题，并提出了一种有效的分布式控制策略，以实现群体的一致性和稳定性。 本段落针对非完整移动机器人的运动学模型特点以及机器人之间交互关系的局部性问题，提出了一种基于领航-跟随策略的分布式编队控制方法。首先设计了分布式估计策略，为每个跟随机器人估算(虚拟)领航机器人的位置、方向和线速度等状态信息；然后根据跟踪误差设计了具体的编队控制算法，并通过Lyapunov工具对所提算法进行了渐近稳定性和收敛性分析；最后搭建了一个多移动机器人的视觉定位与控制系统实验平台，利用仿真和实际测试验证了该方法的有效性。
     
  • 领航者-跟随者船队编队的协同控制模拟
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    本研究探讨了领航者与跟随者的船队在复杂海况下的协同控制策略，通过计算机仿真验证不同编队模式的有效性。 本程序基于领航者-跟随者模型，复现了丁磊论文《一种船队编队控制的backstepping方法》中设计的无人船编队控制方法，并且代码注释清晰易读。此外，该程序还可以进行修改以应用于无人车或无人机的编队控制。
     
  • 【机器人编队】利用MATLAB拓扑图及跟随领导策略实现五机器人编队避障和队形变换控制【附带MATLAB源码 4314期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解并演示了如何使用MATLAB开发环境，通过设计拓扑结构与跟随领导算法来操控五个机器人完成复杂的编队任务，包括避障和动态调整队形。附带的源代码将帮助学习者深入理解编程细节，适用于研究或教学用途。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码支持运行，并经过测试确认有效，适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m及其他调用函数m文件；无需额外操作即可直接运行。 2. 运行所用版本为Matlab 2019b。如遇到问题，请根据错误提示进行相应修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 4. 如需进一步服务或咨询，请与博主联系。具体包括： 1. 博客或资源完整代码提供 2. 期刊论文复现帮助 3. Matlab程序定制开发 4. 科研合作机会
     
  • 基于人工势场的多机器人编队控制与避障的前导跟随方法
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    本研究提出了一种基于人工势场理论的多机器人系统编队控制策略，通过创新性的前导跟随算法实现高效避障与协同作业，显著提升了复杂环境下的团队协作能力。 本研究探讨了多机器人的前导跟随编队控制方法，并提出了一种结合闭环控制与人工势场法的策略来实现机器人队伍协调及避障功能。该方案利用领导者的位置信息，通过引入闭环控制系统使追随者能够准确地跟踪领导者的动作从而完成编队任务；同时借助人工势场算法帮助机器人在遇到障碍物时做出有效的路径规划决策以顺利绕过障碍区域。仿真实验表明此方法能有效实现预期的控制性能，并可解决相关问题。
     
  • 人工势场编队控制_机器人编队_人工势场算法_编队控制_源码.zip
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    本资源提供基于人工势场法的机器人编队控制源代码，适用于研究与开发中实现多机器人系统的协同作业和路径规划。 人工势场编队控制涉及利用人工势场算法实现机器人编队的协调与操控。这种方法通过模拟物理领域的引力和斥力概念来指导多机器人的相对位置调整及路径规划，以达到高效、稳定的群体运动效果。相关研究中的人工势场法为解决复杂环境下的机器人协作问题提供了有效的理论支持和技术手段。
     
  • MPC_control_robot：利用MPC进行移动机器人轨迹跟踪控制-源码
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    本项目提供基于模型预测控制（MPC）算法的移动机器人轨迹跟踪控制源代码，适用于实现精确路径规划与避障功能。 MPC_control_robot：基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的移动机器人轨迹跟踪控制系统。该系统利用MPC技术来优化移动机器人的路径规划与实时调整能力，确保其能够精确地遵循预定轨迹进行运动。通过采用先进的算法和数学建模方法，此方案有效提升了机器人在复杂环境中的导航精度及响应速度。