完整代码，包运行成功，原创程序请勿翻卖

程序简介

场景设定

5架无人机按纵深梯形队排列，领航机沿预设三维曲线飞行，4架跟随机实时保持与领航机的固定相对位置。整个过程中持续叠加三类外界扰动——低频气流波动、时变阵风冲击、随机测量噪声，充分模拟真实飞行中的不确定环境。

两种控制器，一次跑完

程序同步运行PID与滑模控制（SMC）两套方案，状态完全独立，扰动完全相同，做到公平对比：

• PID控制：经典三项式结构，含积分限幅，调参直观，是工程中最常用的基线方案；
• 滑模控制：引入滑模面设计与饱和函数替代符号函数，在保持强鲁棒性的同时有效抑制抖振，面对大扰动时表现出明显优势。

两种方案均加入前馈加速度补偿，控制量和速度均设有幅值限制，更贴近实际无人机的执行器约束。

运行结果

本程序模拟了5架无人机在复杂干扰环境下的三维编队飞行，同时运行PID与滑模两套控制方案，一键运行即可得到全套对比结果。

程序运行后自动输出以下内容：

• 三维编队轨迹图：直观呈现两种控制器下无人机的实际飞行路径与理想参考轨迹的贴合程度；
  

• 位置跟踪误差曲线：清晰看出哪种控制器跟得更准、更稳；
  

• 编队保持误差曲线：量化两套方案维持队形的能力差距；
  

• 各机编队误差分图：逐架无人机展示队形偏差的动态变化；
  

• 性能汇总统计表：RMSE、均值、最大误差、P95分位数一表对齐，滑模改善率自动计算输出。

结果具有完全可复现性（固定随机种子），适合直接用于论文截图或报告展示。

MATLAB源代码

部分代码如下：

%% 多无人机鲁棒编队跟踪仿真,滑模与PID对比% 主要内容：% 1. 多架无人机跟踪三维参考轨迹% 2. 跟随无人机保持期望编队构型% 3. 引入时变外界扰动% 4. 对比PID控制和滑模控制的抗干扰能力% 5. 输出轨迹、编队误差、位置误差和控制输入% 作者：matlabfilter% 2026-05-21（V同号，除前期达成一致外，付费咨询）clear;clc;close all;% 多无人机鲁棒编队跟踪仿真,滑模与PID对比 | 主要内容：1. 多架无人机跟踪三维参考轨迹 2. 跟随无人机保持期望编队构型 3. 引入时变外界扰动 4. 对比PID控制和滑模控制的抗干扰能力 5. 输出轨迹、编队误差、位置误差和控制输入 | 作者：matlabfilter | 2026-05-21（V同号，除前期达成一致外，付费咨询）rng(0);% 固定随机数种子，保证每次仿真结果一致dt=0.05;% 仿真步长 %% 参数设置T=80;% 仿真总时长t=0:dt:T;% 时间序列N=length(t);% 仿真步数numUAV=5;% 无人机数量dim=3;% 三维空间uMax=8;% 最大控制输入限制vMax=8;% 最大速度限制formationOffset=[% 编队构型，单位m，第一架为领航机，其余为跟随机0,0,0;-6,-4,-1;-6,4,-1;-12,-8,-2;

完整代码： 完整代码：完整代码：
https://download.csdn.net/download/callmeup/92894441

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