本研究提出了一种基于人工势场理论的创新算法，用于解决多无人机编队飞行中的动态障碍物规避问题，显著提升了系统的自主性和安全性。
多无人机编队避障是无人机领域中的重要研究课题之一，涵盖了多个方面如多智能体系统协调、路径规划及实时避障技术。本项目采用人工势场法应对这一挑战，这是一种广泛应用且效果显著的策略。
该方法的基本原理在于：构建一个由吸引力和排斥力构成的人工势场模型；其中目标位置产生的吸引力驱动无人机向目的地移动，而障碍物则产生斥力以避免碰撞。通过这种机制，多架无人机可以在保持队形的同时动态调整航线避开障碍物。
在项目提供的代码文件中，“final_formation_with_obstacle_avoidance.m”可能是主程序，负责初始化编队、设定目标和障碍信息，并调用避障算法来实现飞行任务。“obstacle_avoidance.m”则可能包含具体的人工势场计算与避障决策逻辑。此文件会根据无人机位置及环境中的障碍物分布情况，为每架无人机生成相应的加速度或控制指令以达到避开障碍的目的。
“README.md”通常包括项目介绍、操作指南和必要的依赖库信息等内容，在本项目中可能详细说明了如何运行代码以及设置编队类型、目标位置和障碍数据的方法。“Multiagent_Project_report_zhengran_ZHU.pdf”应为项目的报告文档，深入探讨了人工势场法的理论基础、算法实现细节及其实验结果分析。作者可能会在其中讨论多种多无人机编队控制策略（如队长跟随或虚拟结构方法）与避障路径规划之间的结合，并通过仿真或实验证明该方案的有效性。
这个项目成功地利用人工势场法实现了复杂环境下的多无人机编队自主导航功能，对于推动相关技术的发展具有重要意义。通过对该项目代码和报告的学习研究，可以深入了解无人机编队控制、路径规划以及人工势场方法的应用实践。
5星
