代码实现：动态环境下多无人机系统协同路径规划与自主避碰的完整仿真框架。针对5架无人机在三维空间中的协同飞行任务，采用改进人工势场法（APF）生成实时航迹，并通过引入速度障碍防撞思想增强无人机之间的碰撞避免能力，同时结合静态柱状障碍物和动态球形障碍物检验规划算法的鲁棒性。

原创代码，请勿翻卖

背景介绍

关于动态环境、多无人机系统的协同路径规划与避碰防撞问题的MATLAB仿真，主要内容包括：

• 多无人机系统建模：建立无人机运动学与动力学模型，描述其在三维空间中的飞行特性；
• 动态环境感知：对环境中的静态障碍物（建筑物、山体等）和动态障碍物（移动目标、其他飞行器）进行实时感知与建模；
• 协同路径规划算法：基于改进人工势场法（APF）、A* 算法及强化学习方法，设计多无人机的全局与局部协同路径规划框架；
• 防撞策略设计：引入优先级碰撞检测机制与速度障碍（VO）模型，保障无人机间安全间距；
• 仿真验证：在 MATLAB/Simulink 平台上对算法进行仿真验证，评估其路径效率、防撞成功率与计算实时性。

研究具有重要的理论价值与工程意义，可为未来无人机集群自主飞行系统的设计提供理论支撑与算法参考。

运行结果

在 MATLAB 仿真环境中，以 5 架无人机在含有动态障碍物的三维场景下执行协同任务为例，运行结果如下：

运行结果图示（部分）：

1. 三维路径规划图：各无人机轨迹以不同颜色显示，清晰展现协同避障过程：
   

2. 无人机间最小距离曲线：几乎全程保持在安全距离（5m）以上，验证防撞策略有效性：
   

3. 速度与加速度变化曲线：运动平滑，满足无人机动力学约束：

4. 到目标的距离：

命令行输出的结果：

仿真结果表明，所提出的协同路径规划与防撞算法能够在动态复杂环境中稳定、高效地完成多无人机协同任务。

仿真场景设置：

• 无人机数量：5 架
• 空间范围：100m × 100m × 50m
• 静态障碍物：8 个
• 动态障碍物：3 个（随机运动）
• 任务目标：各无人机从初始位置出发，协同到达各自目标点

MATLAB 源代码

完整代码如下：

%% 动态环境下多无人机系统的协同路径规划与避碰仿真
% 基于改进人工势场法 APF + 速度障碍防撞
% 作者: matlabfilter（V同号，除前期达成一致外，付费咨询）
% 2026年5月11日 Ver2：：优化输出
clc; clear; close all;
rng(0);

%% 全局参数设置
num_uav   = 5;       % 无人机数量
dt        = 0.05;    % 仿真步长，单位 s
max_iter  = 1000;    % 最大迭代步数
max_vel   = 8.0;     % 最大速度，单位 m/s
max_acc   = 4.0;     % 最大加速度，单位 m/s^2
safe_dist = 6.0;     % 无人机间安全距离，单位 m
goal_tol  = 1.5;     % 到达目标容差，单位 m

k_att     = 1.5;     % 吸引力增益
k_rep_obs = 80.0;    % 障碍物斥力增益
k_rep_uav = 60.0;    % 无人机间斥力增益
d0_obs    = 12.0;    % 障碍物影响域半径，单位 m
d0_uav    = 10.0;    % 无人机间影响域半径，单位 m
d_switch  = 5.0;     % 吸引力切换距离

%% 起始点与目标点

g

%% 障碍物初始化

]; % 静态障碍物 [cx, cy, cz, radius]

static_obs_h = 30; % 静态柱状障碍物高度

dynamic_obs = [
    20, 50, 15, 4,  1.5,  0.5, 0;
    60, 20, 10, 3, -1.0,  1.2, 0;
    40, 75, 12, 3,  0.8, -1.0, 0
]; % 动态障碍物 [cx, cy, cz, radius, vx, vy, vz]


%% 状态初始化

完整代码下载链接：https://download.csdn.net/download/callmeup/92863891

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