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该压缩包包含关于UUV车辆编队控制的资源，涉及编队形成、编队保持等功能。

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简介：
通过编队控制和编队保持技术，实现了UUV车辆编队的一种先进管理模式。该系统专注于维护车辆编队的整体稳定性和协同性，为UUV车辆的集体行动提供了关键支持。

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  • 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。
     
  • flocking_编队_matlab_编队_UUV_flocking
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    本项目利用MATLAB仿真平台研究无人 underwater vehicle (UUV) 的群体行为，重点探索基于flocking算法的UUV编队控制技术。 UUV编队模型的Matlab仿真程序。
     
  • flocking_编队_matlab_编队_UUV_flocking.zip
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    本资源包含基于Matlab的UUV（无人无缆水下航行器）编队算法仿真代码，实现了Flocking行为模型在水中环境的应用。 flocking_编队matlab_编队_编队matlab_UUV_flocking 这段文字描述的是关于UUV（无人水下航行器）的群集算法在Matlab中的实现，主要涉及到编队控制的相关技术研究与应用。
     
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    车辆的自适应神经网络编队控制研究利用先进的自适应神经网络技术优化车队行驶过程中的协调与控制策略，实现高效、安全的自动驾驶编队行驶。 为解决车辆编队控制问题，设计了一种自适应神经网络编队控制器。在未知领航车辆速度的情况下，通过位置误差、角速度误差以及前一时刻跟随车的速度信息，利用神经网络在线调整权重的方法来调节跟随车的速度。合理选择控制器参数可以确保跟踪误差足够小。六边形队形的仿真试验验证了该方法的有效性。这项研究突破了传统编队控制中必须已知领航车辆速度的限制，有助于减少对速度传感器的需求。
     
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