基于MATLAB的扩展卡尔曼滤波多无人机编队相对导航仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现多无人机协同飞行的相对导航仿真，通过扩展卡尔曼滤波算法融合状态与传感器数据，实时解算三维编队中无人机相对于领航机的精确位姿，支持动态队形调整。适用于协同控制算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的多无人机编队相对导航仿真系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个用于多无人机协同飞行的相对导航算法仿真系统。系统核心采用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术，通过融合各无人机的惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）以及超宽带（UWB）测距等多源传感器数据，实现对编队中每架从属无人机相对于领航无人机的高精度、实时相对位置与速度估计。该系统能够在三维空间内支持编队形态的动态调整，并显著提升在GPS信号受限或拒止环境下的编队飞行鲁棒性与协同控制效率。

功能特性

• 多源数据融合：有效融合IMU（加速度、角速度）、GPS（经纬高）和UWB相对测距数据，提升状态估计的可靠性与精度。
• 相对动力学建模：建立精确的多无人机相对运动动力学模型，作为扩展卡尔曼滤波算法的状态预测基础。
• 扩展卡尔曼滤波估计：实现核心的EKF算法，实时估计从机相对于领机的三维位置（x, y, z）和三维速度（vx, vy, vz）。
• 编队形变支持：支持根据预设的编队构型参数（相对位置偏置）进行动态调整，适应不同的任务需求。
• 精度评估：提供状态估计的协方差矩阵输出，用于定量分析和评估导航系统的实时精度与可靠性。
• 实时可视化：生成编队形态及其动态变化过程的实时可视化数据，便于监控与分析。

使用方法

1. 准备输入数据：按照系统要求的格式准备或配置仿真输入数据，包括：

* 各无人机的IMU传感器数据。 * 各无人机的GPS定位数据（若仿真GPS拒止环境，可设置为不可用或加入噪声）。 * 无人机之间的UWB测距数据。 * 领航无人机的参考轨迹数据。 * 期望的编队构型参数。

1. 运行主仿真程序：启动系统的主运行文件，开始仿真计算。
2. 获取输出结果：仿真结束后，系统将输出相对状态估计结果、协方差矩阵及可视化数据。
3. 结果分析：利用输出的数据进行分析，评估滤波性能或进行编队控制策略的验证。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：MATLAB 基础环境

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心仿真流程。其主要功能包括：初始化仿真环境与参数，定义无人机编队模型及相对运动关系，载入或生成模拟的传感器观测数据，执行扩展卡尔曼滤波循环以进行时间更新（预测）和测量更新（校正），实时计算并记录所有从属无人机相对于领航无人机的状态估计值与估计误差协方差，最后对仿真结果进行可视化展示与性能分析。