【无人机控制】基于PRISM模型实现无人机目标搜索及避碰附matlab代码

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⛄ 内容介绍

PRISM（Probabilistic Reactive InSiMulation）模型是一种用于无人机目标搜索和避碰的概率反应仿真模型。以下是基于PRISM模型实现无人机目标搜索和避碰的简要步骤：

1. 环境建模：对搜索区域进行模拟和建模，包括地形、障碍物、目标位置等信息。这可以通过地图数据、传感器信息或环境感知算法获取。
   
2. 无人机传感和感知：使用传感器（如摄像头、激光雷达等）获取环境信息，并进行感知和识别目标。这可以通过目标检测和跟踪算法来实现。
   
3. 目标搜索策略：根据任务需求和搜索目标制定搜索策略。常见的策略有格子搜索、螺旋搜索、梯度下降等。PRISM模型考虑了无人机周围可能出现的威胁并计算避碰概率。
   
4. 避碰控制：基于PRISM模型，设计避碰控制策略以规避与其他目标或障碍物的碰撞。避碰策略可以基于避碰概率、航迹规划、轨迹规划等进行决策。
   
5. 实时决策和控制：根据控制。这可能涉及路径规划、速度调整等。
   
6. 监测和更新：持续监测环境变化，与目标或障碍物的动态更新进行交互，并及时更新控制策略。
   
7. 目标追踪和搜索评估：跟踪已发现的目标并评估搜索成果。根据任务要求和性能指标进行结果评估和优化。
   

需要注意的是，PRISM模型的实现可能需要结合其他技术，如传感器融合、路径规划算法、机器学习等。可根据具体应用场景和任务需求调整步骤和方法。此外，无人机飞行安全是关键考虑因素，必须遵守相关航空法规和操作规程，确保安全操作。

⛄ 部分代码

function [stateTable, transitionTable] = LoadDecisions(dataName)% close all% clear% clc% dataName = 'scenario3b_5x5_1';%% Load data% Load statesstateDataRaw = importdata(['ControllerV2/',dataName,'.sta']);% Load transitionstransDataFile = fopen(['ControllerV2/',dataName,'.tra']);transDataRaw = textscan(transDataFile, '%s %s %s %s %s');fclose(transDataFile);%% Format states% Remove brackets and split at commafor i = 1:size(stateDataRaw,1)        % Find brackets    startBr = strfind(stateDataRaw{i},'(');    endBr = strfind(stateDataRaw{i},')');        % First element in row is state    if i == 1        state = 'state';    else        state = stateDataRaw{i}(1:startBr-2);    end        % Keep only characters in between    row = stateDataRaw{i}(startBr+1:endBr-1);        % Split string at commas    row = strsplit(row,',');        % Add to new array    stateData(i,:) = [state row];    end% Split datastateHeaders = stateData(1,:);stateValues = zeros(size(stateData,1), size(stateData,2));stateValues = str2double(stateData(2:end,:));stateTableOld = array2table(stateValues, 'VariableNames', stateHeaders);stateTable = array2table(stateValues(:,1:5), 'VariableNames', stateHeaders(1:5));gpsStates = stateValues(:,6:end-1);stateTable.gps = gpsStates;stateTable.b = stateValues(:,end);%% Format transitions% Fix thingsfor i = 2:length(transDataRaw{1})    currentState(i,1) = str2num(transDataRaw{1}{i});    something(i,1) = str2num(transDataRaw{2}{i});    nextState(i,1) = str2num(transDataRaw{3}{i});    probability(i,1) = str2num(transDataRaw{4}{i});    direction(i,1) = transDataRaw{5}(i);    endtransitionTable = table(currentState,nextState,probability,direction,...    'VariableNames', {'state','next','prob','dir'});

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 王瑾.变质量无人机编队控制技术及其在农业植保场景下的应用研究[D].浙江大学[2023-06-25].

[2] 张立鹏,赵建辉,肖永德.基于最大可知度的无人机协同搜索控制方法[J].电光与控制, 2014, 21(11):8.DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2014.11.007.

[3] 赖云晖.四旋翼无人机编队控制系统设计及实现[D].电子科技大学[2023-06-25].

[4] 郭军,朱凡,刘远飞.基于马尔科夫链预测的多无人机协同搜索控制[J].弹箭与制导学报, 2007, 27(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1673-9728.2007.05.097.

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