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与智能制造领域的研究热点国内外学者围绕协同定位、路径规划、任务分配、通信交互等关键技术展开了大量研究。在协同定位方面现有研究多采用GPS/北斗定位结合惯性导航、视觉导航的融合定位方案提升复杂工业环境下的定位精度但在室内、地下等卫星信号遮挡区域定位稳定性仍有待提升在路径规划方面主流算法包括A*算法、Dijkstra算法、粒子群优化算法、遗传算法等通过多目标优化实现协同系统的路径最优但针对动态障碍物、实时任务变化的适应性不足在任务分配方面基于博弈论、强化学习的任务分配模型得到广泛应用可实现多智能体的高效任务调度但在大规模多设备协同场景下计算复杂度较高实时性难以保证。在仿真工具应用方面MATLAB Simulink因其强大的建模、仿真与数据分析能力成为无人系统协同研究的重要工具。现有研究多利用Simulink搭建单一无人设备的动力学模型、控制模型但针对无人机-无人车协同搬运的一体化仿真平台构建较少尤其缺乏结合工业实际场景如仓储货物转运、车间零部件配送的仿真验证导致理论研究与工业应用存在脱节。因此基于MATLAB Simulink构建无人机-无人车协同搬运仿真系统开展工业环境下的搬运任务仿真研究对推动协同技术的工程化应用具有重要意义。1.3 研究目的与主要内容本研究旨在针对工业环境物体搬运的实际需求基于MATLAB Simulink搭建无人机-无人车协同搬运仿真平台解决协同定位、路径规划、任务分配等关键技术问题实现高效、精准的协同搬运作业。主要研究内容包括构建工业环境下无人机-无人车协同搬运系统的总体架构明确两者的功能划分、协同模式与交互流程基于MATLAB Simulink建立无人机、无人车的动力学模型、控制模型与传感器模型搭建协同仿真平台研究适用于工业复杂环境的无人机-无人车协同定位与路径规划算法并在仿真平台中进行验证与优化设计基于任务优先级与资源约束的协同任务分配策略实现多任务场景下的高效调度以工业仓储货物转运为典型场景开展协同搬运仿真实验验证系统的可行性与有效性。二、无人机-无人车协同搬运系统总体架构设计2.1 系统总体设计思路无人机-无人车协同搬运系统的总体设计以“优势互补、高效协同”为核心结合工业环境搬运任务的特点采用“分层架构、模块化设计”理念实现系统的可扩展性与可维护性。系统总体架构分为感知层、决策层、执行层与通信层四个部分各层之间通过标准化接口实现数据交互与协同控制。感知层负责环境信息采集与目标定位决策层负责路径规划、任务分配与协同策略制定执行层负责无人机、无人车的运动控制与搬运作业执行通信层负责各模块之间的实时数据传输与指令交互。2.2 各模块功能划分2.2.1 感知层感知层是协同搬运系统的“眼睛”主要负责采集工业环境中的障碍物信息、目标物体信息、无人机与无人车的自身状态信息为决策层提供数据支撑。感知层的核心设备包括无人机搭载的视觉传感器摄像头、激光雷达、惯性测量单元IMU无人车搭载的激光雷达、超声波传感器、GPS/北斗定位模块、轮速编码器等。其中视觉传感器与激光雷达用于采集环境障碍物信息实现环境建模GPS/北斗定位模块与IMU用于获取无人机与无人车的位置、姿态信息超声波传感器用于近距离障碍物检测提升作业安全性。2.2.2 决策层决策层是协同搬运系统的“大脑”基于感知层采集的数据结合搬运任务需求完成路径规划、任务分配与协同策略制定。决策层的核心功能包括环境建模基于感知层采集的环境数据构建工业环境的栅格地图或三维模型为路径规划提供基础路径规划根据起点、终点位置与环境障碍物信息规划无人机与无人车的最优行驶路径确保路径安全、高效任务分配根据搬运任务的优先级、货物重量、运输距离等因素合理分配无人机与无人车的作业任务实现资源优化配置协同控制制定无人机与无人车的协同作业策略如无人车地面转运与无人机空中接驳、无人机辅助无人车避障等。2.2.3 执行层执行层负责接收决策层的指令控制无人机与无人车完成具体的搬运作业。执行层的核心设备包括无人机的飞行控制系统、舵机、螺旋桨无人车的驱动系统、转向系统、搬运机械臂等。其中无人机飞行控制系统根据决策层的路径指令控制无人机的起飞、飞行、悬停与降落无人车驱动系统与转向系统控制无人车的行驶速度与方向搬运机械臂负责货物的抓取、放置等作业动作。2.2.4 通信层通信层是协同搬运系统的“神经网络”负责实现感知层、决策层、执行层之间以及无人机与无人车之间的实时数据传输。考虑到工业环境的复杂性通信层采用“无线通信为主、有线通信为辅”的混合通信方案无人机与无人车之间采用5G/WiFi 6无线通信技术实现高带宽、低延迟的数据传输决策层与执行层之间若处于固定区域如车间控制室与无人车充电桩可采用有线以太网通信提升通信稳定性。同时通信层需具备数据加密与容错功能确保指令传输的安全性与可靠性。2.3 协同作业模式设计针对工业环境物体搬运的不同场景设计两种核心协同作业模式2.3.1 地面-空中接驳模式该模式适用于长距离、复杂地形的货物搬运场景。无人车负责地面长距离的货物转运当遇到地面障碍物如沟壑、大型设备无法通行时无人机从无人车处接收货物通过空中路径完成障碍物跨越再将货物接驳给前方的无人车实现“地面空中”的连续搬运。该模式可充分发挥无人车的承载优势与无人机的机动性优势提升复杂环境下的搬运效率。2.3.2 协同定位与避障模式该模式适用于室内、仓储等复杂环境的货物搬运场景。无人机通过空中视角采集环境全局信息为无人车提供全局定位与障碍物分布信息无人车通过地面传感器采集近距离环境信息辅助无人机优化飞行路径。两者协同实现全局与局部环境信息的互补提升定位精度与避障能力确保在狭窄、复杂的工业环境中安全作业。三、基于MATLAB Simulink的协同仿真平台搭建3.1 仿真平台总体设计基于MATLAB Simulink搭建无人机-无人车协同搬运仿真平台平台采用模块化建模方式分为环境建模模块、无人机模型模块、无人车模型模块、协同决策模块、通信交互模块与仿真分析模块六个部分。各模块通过Simulink的信号总线实现数据交互可根据不同工业场景需求灵活调整模块参数具备良好的通用性与扩展性。仿真平台的核心功能包括工业环境的数字化建模、无人机与无人车的动力学仿真、协同决策算法的实时验证、作业效率与安全性的数据分析等。3.2 核心模块建模实现3.2.1 无人机动力学模型采用六自由度无人机动力学模型基于牛顿-欧拉方程建立无人机的运动学与动力学方程。在MATLAB Simulink中利用Simscape Multibody工具箱搭建无人机的机械结构模型包括机身、螺旋桨、舵机等部件利用Simulink Control Design工具箱设计无人机的飞行控制系统采用PID控制算法实现对无人机位置、姿态、速度的精准控制。无人机动力学模型的输入为飞行控制指令如油门、俯仰、横滚、偏航指令输出为无人机的位置、姿态、速度等状态信息。同时在模型中加入风干扰、传感器噪声等干扰因素提升模型的真实性与可靠性。3.2.2 无人车动力学模型无人车采用四轮差速驱动模型基于车辆动力学理论建立无人车的运动方程。在MATLAB Simulink中利用Simscape Vehicle Dynamics工具箱搭建无人车的动力学模型包括底盘、驱动电机、转向系统、制动系统等部件设计无人车的运动控制系统采用模糊控制算法实现对无人车行驶速度、转向角度的控制。无人车动力学模型的输入为行驶控制指令如加速、减速、转向指令输出为无人车的位置、速度、航向角等状态信息。结合工业环境特点在模型中加入地面摩擦力、坡度阻力等干扰因素模拟真实工业场景下的无人车行驶状态。3.2.3 工业环境建模模块采用栅格地图法构建工业环境模型将工业场景如仓储园区、车间划分为若干栅格每个栅格表示一个区域的状态如自由区域、障碍物区域、货物区域、目标区域。在MATLAB Simulink中利用Image Processing Toolbox将工业环境的卫星图像或CAD图纸转换为栅格地图通过栅格值的设置区分不同区域同时利用Simulink 3D Animation工具箱搭建工业环境的三维可视化模型直观展示无人机、无人车的作业过程。环境建模模块可根据实际工业场景的尺寸、障碍物分布、货物位置等参数进行灵活配置支持动态障碍物的添加与移动模拟工业环境的动态变化。3.2.4 协同决策模块协同决策模块是仿真平台的核心模块负责实现路径规划、任务分配与协同控制策略。在MATLAB Simulink中采用Stateflow工具箱构建协同决策的状态机模型将协同作业流程划分为初始化、环境感知、路径规划、任务分配、作业执行、任务完成六个状态。路径规划算法采用改进的A*算法通过引入动态权重因子平衡路径长度与作业效率任务分配算法基于强化学习理论构建Q-learning任务分配模型根据货物重量、运输距离、设备状态等因素实现任务的动态分配。协同决策模块的输入为感知层采集的环境信息与任务需求信息输出为无人机与无人车的控制指令与作业任务指令。3.2.5 通信交互模块通信交互模块模拟无人机与无人车之间、各模块之间的数据传输过程。在MATLAB Simulink中利用Simulink的信号延迟模块、噪声模块模拟无线通信的延迟与干扰通过数据打包与解包模块实现不同类型数据的传输与解析。通信交互模块支持多种通信协议的模拟如TCP/IP、UDP可根据工业场景的通信需求调整通信带宽、延迟、误码率等参数验证不同通信条件下协同系统的作业稳定性。3.3 仿真平台调试与验证完成仿真平台各模块的建模后进行模块联调与系统验证。首先对无人机、无人车的单一模型进行调试验证其动力学特性与控制性能确保无人机能够稳定飞行、无人车能够精准行驶其次将各模块进行联调验证模块之间的数据交互是否顺畅协同决策算法是否能够正确生成控制指令最后搭建简单的工业搬运场景如单一货物从起点到终点的转运进行仿真实验分析无人机与无人车的协同作业效果调整模型参数与算法参数提升系统性能。四、协同定位与路径规划算法研究4.1 协同定位算法设计针对工业环境中卫星信号遮挡、环境复杂等问题设计基于GPS/IMU/视觉融合的无人机-无人车协同定位算法。该算法采用联邦卡尔曼滤波FKF作为数据融合框架将无人机与无人车的定位数据进行融合提升定位精度与稳定性。具体实现过程如下无人机定位子系统采用GPS定位获取全局位置信息IMU获取姿态与加速度信息视觉传感器通过特征点匹配获取相对位置信息利用卡尔曼滤波KF对三类数据进行局部融合得到无人机的局部定位结果无人车定位子系统采用GPS/北斗定位与轮速编码器里程计定位相结合的方式利用扩展卡尔曼滤波EKF对数据进行局部融合得到无人车的局部定位结果协同融合将无人机与无人车的局部定位结果通过联邦卡尔曼滤波进行全局融合利用两者的位置互补性修正单一设备的定位误差得到高精度的协同定位结果。在MATLAB Simulink中搭建协同定位算法的仿真模型利用实际工业场景的定位数据进行验证。通过对比单一GPS定位、单一IMU定位与协同定位的误差验证协同定位算法的优越性。4.2 改进A*算法的路径规划实现传统A*算法在路径规划中存在路径冗余、对动态障碍物适应性差等问题针对工业环境的动态性与复杂性提出一种基于动态权重与障碍物预测的改进A*算法。算法改进要点如下动态权重因子设计引入路径长度权重与安全距离权重根据环境障碍物密度动态调整权重值。在障碍物密集区域增大安全距离权重确保路径安全性在空旷区域增大路径长度权重提升作业效率动态障碍物预测通过感知层采集动态障碍物的运动速度与方向利用线性预测模型预测障碍物的未来位置在路径规划中提前规避障碍物提升路径规划的动态适应性路径平滑处理采用B样条曲线对规划出的路径进行平滑处理消除路径中的锐角拐点确保无人机与无人车的运动平稳性。在MATLAB Simulink的协同决策模块中实现改进A*算法搭建动态工业环境仿真场景包含静态障碍物与动态障碍物进行路径规划仿真实验。对比传统A*算法与改进A*算法的路径长度、规划时间、避障成功率等指标验证改进算法的有效性。五、结论与展望5.1 研究结论本研究围绕工业环境中无人机-无人车协同物体搬运问题基于MATLAB Simulink搭建了协同搬运仿真平台开展了协同定位、路径规划与任务分配等关键技术研究主要结论如下设计了“感知-决策-执行-通信”四层协同搬运系统架构明确了各模块的功能划分与协同作业模式为协同系统的构建提供了理论框架基于MATLAB Simulink搭建了包含环境建模、无人机/无人车动力学模型、协同决策等模块的仿真平台实现了工业环境下协同搬运作业的数字化仿真与验证提出了基于联邦卡尔曼滤波的协同定位算法与基于动态权重的改进A*路径规划算法有效提升了工业复杂环境下的定位精度与路径规划的动态适应性以工业仓储货物转运为场景的仿真实验表明无人机-无人车协同搬运方案在作业效率、能耗、安全性等方面均优于单一无人设备方案验证了协同系统的优越性。5.2 研究展望本研究为工业环境无人机-无人车协同搬运技术的发展提供了理论与仿真支撑但仍存在一些不足未来可从以下方向进一步研究多设备大规模协同当前研究主要针对单无人机-单无人车的协同场景未来可扩展至多无人机-多无人车的大规模协同系统研究更高效的任务分配与冲突避免算法复杂动态环境适应进一步提升系统对工业环境中突发故障如设备故障、通信中断、极端天气如大风、暴雨的适应性增强系统的鲁棒性实物实验验证当前研究基于仿真平台开展未来可搭建实物实验平台将研究成果应用于实际工业场景进行实物验证与算法优化智能算法融合引入深度学习、强化学习等先进智能算法提升系统的自主决策能力与自适应能力实现更智能的协同作业。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 龙德.基于嵌入式平台的低速无人车软件设计[D].浙江工业大学[2025-12-26].[2] 程军,毛伟,汪步云,等.基于改进DLO算法的无人叉车同时定位与建图[J].电子测量技术, 2025(8).[3] 柳慧泉,王骏波,万泓成,等.履带无人车半实物仿真平台研究[J].测控技术, 2018. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 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 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 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