基于领航跟随法与人工势场(APF)法的多智能体编队动态避障方法研究matiab代码
编队控制，路径规划
1.编队包含集结和保持队形移动两个过程。
2.编队采用领航跟随，避障与避碰采用人工势场法。智能体位置、数量和障碍物数量、位置、速度等均可自行修改。

领航跟随法（Leader-Follower）和人工势场法（Artificial Potential Field, APF）是两种常用的多智能体系统中实现编队控制与避障的方法。结合这两种方法可以有效解决多智能体系统的编队保持和动态避障问题。

在MATLAB中实现基于这两种方法的多智能体编队动态避障，首先需要定义几个关键组件：

1. 领航者和跟随者的动力学模型：通常可以简化为点质量模型或更复杂的非完整约束模型。
2. 人工势场的设计：包括吸引力势场（朝向目标点）和排斥力势场（避开障碍物和其他智能体）。
3. 通信拓扑结构：定义跟随者如何感知领航者的位置信息。

下面是一个简化的示例代码框架，演示如何使用MATLAB进行基本的领航跟随和APF结合的模拟：

% 初始化参数
numFollowers = 4; % 跟随者数量
leaderPos = [0, 0]; % 领航者初始位置
followerPos = rand(numFollowers, 2); % 随机初始化跟随者位置
obstacles = [1, 1; -1, -1; 0, 2]; % 障碍物位置
goal = [5, 5]; % 目标位置

% 动态仿真参数
dt = 0.1; % 时间步长
simTime = 50; % 模拟时间
steps = simTime / dt;

for i = 1:steps
    % 领航者朝向目标移动
    leaderVel = apf(leaderPos, goal, [], obstacles, 'leader');
    leaderPos = leaderPos + leaderVel * dt;
    
    for j = 1:numFollowers
        % 计算跟随者速度（考虑领航者、其他跟随者和障碍物）
        followerVel = apf(followerPos(j, :), leaderPos, followerPos([1:j-1, j+1:end], :), obstacles);
        followerPos(j, :) = followerPos(j, :) + followerVel * dt;
    end
    
    % 可视化
    plot(leaderPos(1), leaderPos(2), 'r*'); hold on;
    plot(followerPos(:, 1), followerPos(:, 2), 'bo');
    plot(obstacles(:, 1), obstacles(:, 2), 'ks');
    axis([-10 10 -10 10]);
    legend('Leader', 'Follower', 'Obstacle');
    pause(0.01);
    clf;
end

function vel = apf(agentPos, goal, followers, obstacles, role)
    kAttr = 1; kRepel = 0.5; d0 = 1;
    vel = [0, 0];
    
    % 吸引项
    if strcmp(role, 'leader')
        vel = vel + kAttr * (goal - agentPos) / norm(goal - agentPos);
    else
        % 跟随者跟随领航者
        vel = vel + kAttr * (followers - agentPos) / norm(followers - agentPos);
    end
    
    % 排斥项（对于障碍物和其他智能体）
    for obstacle = obstacles
        dist = norm(agentPos - obstacle);
        if dist < d0
            vel = vel - kRepel * ((1/dist - 1/d0) / dist^2) .* (agentPos - obstacle);
        end
    end
end
```![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/133945678bef488784194ab4f9dc6030.png)


请注意，这段代码只是一个概念验证性质的示例，实际应用时可能需要根据具体需求调整算法细节，比如改进APF函数以更好地处理复杂环境中的避障，优化领航跟随逻辑等。此外，还可以添加更多的智能体交互规则，以及对不同类型的障碍物采取不同的应对策略。
![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/66f547aa131242cabf08eb28f44973e5.png)