MultiUAV2多无人机协同任务分配仿真平台

资 源 简 介

MultiUAV2是一个基于MATLAB和Simulink环境开发的大型多无人机协同控制仿真实验平台，旨在为研究人员提供一个标准化的多智能体协同算法验证框架。该平台深度集成了任务分配、航迹规划、协调决策以及通信管理等多个核心功能模块，通过分布式的控制逻辑模拟多架无人机在复杂约束条件下的协同作战与探测过程。其核心功能包括基于广义任务分配（GTA）算法的动态目标指派，能够根据各无人机的剩余燃油、负载能力及传感器效能实时优化任务流；仿真平台内置了高精度的无人机动力学模型和环境干扰模型，支持三自由度及六自由度的飞

详 情 说 明

MultiUAV2：多无人机协同任务分配与飞行控制集成平台项目说明

项目介绍

MultiUAV2 是一个基于 MATLAB 环境开发的多无人机协同控制仿真架构。该项目旨在模拟多架无人机在复杂任务环境下的协同作战过程，通过集成动态任务分配、实时偏差修正、避障引导以及动力学模拟，为多智能体协同算法验证提供标准的基础实验环境。平台支持从底层飞行控制到高层决策指派的全流程仿真，并能够量化评估系统的资源消耗与任务效能。

功能特性

1. 动态任务指派逻辑：内置基于广义任务分配（GTA）逻辑的启发式分配算法，能够根据无人机当前状态与目标价值实时优化任务序列。
2. 协同航迹规划：支持基于制导律的实时路径生成，集成斥力场模型以实现动态避障。
3. 动力学仿真模拟：采用三自由度简化模型，模拟无人机在三维空间内的位姿更新、速度矢量变化及燃料消耗过程。
4. 通信开销建模：定量分析多节点集群在状态同步过程中的带宽占用情况，并模拟网络噪声干扰。
5. 全方位效能评估：提供多维度的可视化分析功能，包括三维态势感知图、任务时序甘特图、燃料消耗曲线及协同收敛特性图。

使用方法

1. 环境配置：确保计算机已安装 MATLAB R2020b 或更高版本。
2. 启动仿真：在 MATLAB 命令行窗口运行主程序入口函数。
3. 结果查看：程序运行完成后，系统将自动弹出四个分析窗口，并在控制台输出最终的任务评估报告。
4. 参数调整：用户可直接修改程序开头的场景参数（如区域范围、无人机数量、目标参数等）来配置不同的仿真实验。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB。
2. 核心模块：MATLAB 基本库（部分三维绘图功能需要图形加速支持）。
3. 硬件能力：建议内存 8GB 以上，用于支持大规模蒙特卡洛仿真时的多图表并行渲染。

主程序实现逻辑

主程序遵循“初始化-仿真循环-评估可视化”的三段式结构：

1. 系统初始化阶段：

定义仿真空间（1000m x 1000m x 500m），随机生成无人机的初始位置、速度及偏航角。同时初始化目标点的威胁等级、三维坐标及生存状态，并配置静态球体障碍物参数。

1. 仿真核心循环：

程序以 1 秒为采样步长进行迭代。在每个时刻，系统执行以下逻辑：

• 决策层：判断无人机是否空闲（完成任务或处于周期性评估点），调用分配算法重新锁定目标。
• 规划层：计算当前位置与目标点的矢量偏差，通过制导律生成期望航向，并预测障碍物距离，必要时叠加斥力补偿矢量进行避障。
• 执行层：更新无人机三维坐标。若无人机进入目标点 20 米范围内，判定为任务完成并释放该无人机进入下一轮分配。
• 消耗监测：根据飞行速度实时扣除燃料储备，并计算基于集群规模的通信带宽占用。

1. 结果评估与可视化阶段：

循环结束后，系统收集历史航迹、燃料序列及分配时间点数据，绘制三维航迹图、任务分配甘特图以及系统鲁棒性指标曲线。

关键算法与实现细节

1. 动态贪婪任务分配算法：

在任务分配函数中，系统计算每一架无人机对每一个待处理目标的“收益值”。收益值由目标威胁等级作为正向激励，由距离和剩余燃料作为惩罚因子。其数学逻辑为：收益 = (威胁等级 * 10) / (距离权重 + 燃料惩罚)。算法确保每个目标同一时间仅由一架无人机处理。

1. 三维避障逻辑：

系统采用一种简化的斥力模型。当无人机进入障碍物定义的境界区（半径+安全冗余）时，程序会产生一个从障碍物中心指向无人机的单位矢量，并赋予其大于目标引导力的权重，从而强制修正原始航迹，确保飞行安全。

1. 动力学与控制模型：

虽然名为六自由度框架，但在主程序逻辑中重点实现了三自由度位置更新。通过单位化方向矢量并结合固定采样时间（dt），将速度标量线性映射到三维坐标轴上，实现了平滑的轨迹推演。

1. 算法收敛性评估：

为了验证协同效果，系统模拟了启发式搜索过程中的残差收敛过程。该模块展示了协同优化函数随迭代次数增加而呈指数级下降的趋势，用于评估分配策略的计算效率。

1. 通信模型模拟：

通信开销并非简单的固定值，而是结合了无人机数量的对数模型（N*log2(N+1)），并叠加了随机的高斯扰动，用以真实反映分布式网络在动态环境下的信息交换压力。

任务评估指标

程序最后生成的报告涵盖了以下核心指标：

• 任务完成率：已摧毁目标数与总目标数的比例。
• 燃油效率：系统平均每单位航程消耗的燃料单位。
• 鲁棒性评价：根据通信开销与任务成功率自动判定系统的网络健壮等级。