《基于APF和MPC的多智能体围捕围剿控制跟踪算法》MATLAB 代码 多智能体 围捕算法 无人机 无人船 无人车 自动跟踪

用于验证攻防决策项目所用的多种集群围捕算法项目该项目实现了一个基于人工势场法（Artificial Potential Field，APF）和模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的多智能体追捕仿真系统。

多个追捕者（追捕者）围捕一个逃避者（evader）的场景。

多智能体系统主要特点：包含多个追捕者和一个逃避者。

人工势场法（APF）：用于智能体之间的避碰和对墙壁的避让。

模型预测控制（MPC）：优化追捕者的运动轨迹。

虚拟目标点：通过虚拟目标点的分配来协调多个追捕者的行为。

匈牙利算法：针对追捕者与虚拟目标点的最优分配。

动态体力条系统：躲避者的健康值会随着被包围的程度而降低。

回避行为：躲避者具有躲避追捕者和墙壁的能力。

技术细节智能体初始化：在区域内随机初始化所有智能体的位置。

追捕者控制：利用MPC和APF结合的方法来控制追捕者的运动，通过虚拟目标点来协调多个追捕者的行为，利用匈牙利算法进行追捕者与虚拟目标点的最优分配。

躲避者控制：具有目标导向的运动模式，通过APF方法实现对墙壁和追捕者的避让。

环境交互：实现了循环边界条件，考虑了边界排斥力，防止智能体碰撞墙。

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