多无人机分散式追捕算法设计与Matlab实现

1. 多无人机追捕-逃逸问题概述

在无人机集群控制领域，多追捕者与逃逸者的对抗问题一直是个极具挑战性的研究方向。这个问题模拟了自然界中捕食者围猎猎物的场景，也对应着现实中的无人机拦截、区域封锁等应用需求。与传统的集中式控制不同，分散式策略要求每个追捕无人机仅依靠局部信息做出决策，这更贴近实际工程中通信受限的情况。

我最近在Matlab平台上实现了一套分散式追捕算法，核心目标是保证在二维平面内，多个追捕者能够100%捕获逃逸者。这个方案不需要全局通信，每个追捕者只需知道邻近同伴和逃逸者的位置信息。测试表明，在合理设置参数的情况下，即使逃逸者采用最优逃逸策略，追捕方也能在有限时间内完成捕获。

2. 系统建模与问题形式化

2.1 运动学模型设定

所有无人机采用相同的运动学模型：

code复制dx/dt = v·cosθ
dy/dt = v·sinθ
dθ/dt = ω

其中v为固定速度，θ为航向角，ω为角速度控制输入。追捕者与逃逸者的区别仅在于控制策略不同。

追捕成功的判定条件是任一追捕者与逃逸者的距离小于捕获半径r_capture。我们设定追捕者数量为N≥3，初始位置随机分布在逃逸者周围一定范围内。

2.2 信息交互拓扑

采用有限范围的通信模型：

• 每个追捕者只能获取半径R_comm范围内的其他无人机信息
• 逃逸者总是知道所有追捕者的位置（最坏情况假设）
• 追捕者之间通过局部广播交换位置和意图信息

这种设定下，系统会形成动态变化的通信拓扑图，这是算法设计的主要难点之一。

3. 分散式追捕策略设计

3.1 基本围捕策略

每个追捕者执行以下决策逻辑：

1. 计算Voronoï划分确定自己的责任区域
2. 预测逃逸者的最优逃逸路径
3. 沿逃逸路径的截断方向移动
4. 保持与邻近追捕者的间距

Matlab实现的核心代码如下：

matlab复制function [omega] = pursuit_controller(pursuer, evader, neighbors)
    % 计算Voronoi区域
    [vx,vy] = voronoi([pursuer.pos; neighbors.pos]);
    
    % 预测逃逸方向
    escape_dir = predict_