无人机编队 | 基于自适应航迹评价函数权重的动态窗口法长机-僚机法实现多无人机路径规划附matlab代码

基本概述

实现基于自适应航迹评价函数权重的动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）的长机-僚机（Leader-Follower）多无人机路径规划是一个复杂的任务，涉及到多个算法的组合与改进。这里我会简要介绍其原理，并提供一个基础的Matlab代码框架，但请注意，这只是一个起点，实际应用中可能需要根据具体需求进行大量的调整和优化。

长机-僚机模式：在这种模式下，一个无人机（长机）负责规划全局路径，而其他无人机（僚机）则跟随长机并保持一定的相对位置和距离。
动态窗口法（DWA）：DWA 是一种用于移动机器人的局部路径规划算法，它通过在当前速度的基础上预测一个速度窗口，并根据目标方向、障碍物距离等因素评估每个速度的优劣，从而选择最佳速度。
自适应航迹评价函数权重：评价函数的权重可以根据航迹的质量（如距离障碍物的距离、路径的平滑度等）进行自适应调整，以优化路径规划的效果。

代码框架

matlab
% 假设你已经有了一个表示无人机和障碍物位置的环境模型
% 这里只是一个示例，你需要根据自己的实际情况定义这些变量
num_drones = 3; % 无人机数量，包括一个长机和两个僚机
drone_positions = [0, 0; 5, 5; 10, 10]; % 无人机初始位置
obstacle_positi