多无人机协同追捕的分散式控制与Matlab实现

1. 项目背景与核心问题

多无人机协同追捕-逃逸问题是近年来分布式控制系统和智能体研究领域的热点课题。这个看似简单的"猫捉老鼠"游戏背后，实际上涉及复杂的分布式决策、路径规划和博弈论原理。在平面环境中，当追捕者数量多于逃逸者时，如何设计高效的分散式策略确保追捕成功，成为无人机集群控制领域极具挑战性的研究方向。

传统集中式控制方法在面对动态环境时存在计算复杂度高、通信负担重等问题。而分散式策略让每个追捕无人机仅基于局部信息做出决策，更符合实际应用场景需求。Matlab作为控制系统仿真的黄金标准工具，为这类多智能体系统的算法验证提供了高效平台。

2. 系统建模与关键假设

2.1 基础运动模型

追捕者和逃逸者均采用简化的二阶动力学模型：

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

其中v为线速度，ω为角速度。追捕者最大速度v_p通常大于逃逸者速度v_e（v_p > v_e），这是追捕成功的基本前提条件。

2.2 追捕成功判定条件

当任一追捕者与逃逸者的距离小于捕获半径r_capture时，即判定追捕成功：

code复制√[(x_p - x_e)² + (y_p - y_e)²] < r_capture

2.3 信息交互假设

采用分布式通信拓扑结构，每个追捕者只能获取：

• 自身位置和速度信息
• 邻近追捕者的状态信息（距离小于通信范围R_comm）
• 逃逸者的位置信息（如果位于感知范围内）

3. 分散式追捕策略设计

3.1 基于Voronoi分割的职责分配

通过实时计算追捕者相对于逃逸者的Voronoi图，自动划分每架无人机的责任区域：

matlab复制% Voronoi图计算示例
[V,C] = voronoin([predator_pos; prey_pos]);
predator_cells = C(1:num_predators);

这种方法确保：

• 责任区域动态调整
• 避免追捕者路径冲突
• 覆盖所有可能的逃逸方向

3.2 基于APF的局部路径规划

采用改进的人工势场(APF)方法生成控制指令：

matlab复制% 人工势场计算
attractive_force = k_att * (pr