【机器人编队】基于A_Satr算法多机器人分布式动态避障领袖跟随者（含EKF）附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、引言：多机器人编队的技术痛点与核心需求

多机器人编队在物流运输、应急救援、环境勘探等领域具有广泛应用价值，其核心目标是：在动态环境中（含移动障碍物），通过分布式协同实现机器人队列的有序移动、路径优化与碰撞规避。当前技术面临三大核心挑战：分布式路径规划的实时性（避免中心节点算力瓶颈）、动态避障的快速响应（应对突发障碍物）、领袖 - 跟随者的状态同步精度（确保编队队形稳定）。

传统集中式规划算法（如全局 A*）易因单点故障导致系统瘫痪，且动态环境适应性差；简单跟随策略（如距离阈值法）缺乏状态预测，队形易发散。本文提出 “分布式 A路径规划 + EKF 状态估计 + 动态避障协同” 的一体化方案：通过 A算法为每个机器人生成局部最优路径，利用 EKF 实时估计领袖与跟随者的位姿（位置 + 姿态），结合分布式通信实现动态障碍物的协同规避，确保编队在复杂环境中稳定运行。

二、多机器人编队系统架构与核心原理

（一）系统整体架构

采用 “领袖 - 跟随者” 分层架构，分为三个核心模块：

领袖机器人：负责全局路径规划（基于全局地图），发布目标路径与自身状态（位置、速度、姿态），作为跟随者的参考基准；

跟随者机器人：通过分布式通信接收领袖状态与邻域机器人状态，基于局部 A * 算法生成个性化路径，利用 EKF 估计自身与领袖的相对位姿；

分布式通信网络：采用 WiFi+UWB 混合通信，领袖与跟随者、跟随者之间的通信延迟≤50ms，确保状态同步实时性。

系统约束条件：

机器人数量：1 个领袖 + N 个跟随者（N=3~8，可扩展）；

运动约束：最大速度 1m/s，最小转弯半径 0.5m，安全距离≥0.3m；

环境约束：静态障碍物（如墙壁、固定设备）+ 动态障碍物（如行人、移动机器人）。

（二）核心技术原理

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [ticks_L, ticks_R] = get_encoder_values(v, omega, dt, robot)

tickNoiseStd = 2;

% Wheel velocities

v_L = v - (robot.axleLength / 2) * omega;

v_R = v + (robot.axleLength / 2) * omega;

% Displacement per wheel

s_L = v_L * dt;

s_R = v_R * dt;

% Convert to ticks

ticks_L = round(((s_L / (2 * pi * robot.wheelRadius)) * robot.numOfTicks) + randn * tickNoiseStd);

ticks_R = round(((s_R / (2 * pi * robot.wheelRadius)) * robot.numOfTicks) + randn * tickNoiseStd);

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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