为了方便进行无人机的编队演示，以及在各种场景下实现队形的灵活切换，开发了一套专门的上位机控制平台。本文将重点介绍应用于tello无人机的编队操作面板及其核心功能。

操作面板页面
下图展示了操作面板，其中包含5种编队动作和3个可选位置设定。用户可以根据实际需求选择动作，并对动作参数进行配置。该平台嵌入了两套通讯系统：仿真系统和物理系统。用户可以在仿真环境中验证动作的合理性和安全性，然后在物理系统中进行实验。接下来将在仿真环境中介绍各个动作。

仿真动作
启动仿真
点击启动仿真，可运行嵌入系统中的pybullet组件，并初始化无人机位置如下：(复位即此位置)

位置1，一字排开，为执行动作4，动作5做准备

动作1
三个无人机滚动交换位置，实现三个无人机换位置的效果

代码实现：
 def shift_drone_positions(current_pos, target_position, task_stage_count):
     if np.all(target_position == None):
         target_position = current_pos
     if np.linalg.norm(current_pos - target_position) < 0.05:
         target_position = np.roll(target_position, 1, axis=0)
         task_stage_count += 1
     return target_position, task_stage_count
逻辑：

1. 首先检查是否有指定的目标位置，如果没有，则将目标位置设定为当前位置。
2. 计算当前位置与目标位置之间的欧几里得距离，如果小于 0.05，则执行下一步。
3. 将目标位置在坐标轴上向前滚动一个单位，模拟位置的移动。
4. 增加任务阶段计数。
5. 返回更新后的目标位置和任务阶段计数。

动作2
无人机两两交换位置，同时采用CBF进行避障运动，保证运动的同时不会与其他无人机发生碰撞

代码实现：
 def swap_drone_positions(current_pos, target_position, swap_count):
     if np.all(target_position == None):
         target_position = current_pos
     new_drone_positions = np.copy(target_position)
     if np.linalg.norm(current_pos - target_position) < 0.05:
         if swap_count % 2 == 0:
             # 01-10
             temp = copy.deepcopy(new_drone_positions[0])
             new_drone_positions[0] = new_drone_positions[1]
             new_drone_positions[1] = temp
         elif swap_count % 2 == 1:
             # 12-21
             temp = copy.deepcopy(new_drone_positions[1])
             new_drone_positions[1] = new_drone_positions[2]
             new_drone_positions[2] = temp
         swap_count += 1
 
     return new_drone_positions, swap_count
逻辑：

1. 首先，函数检查是否有指定的目标位置，如果没有，则将目标位置设定为当前位置。
2. 然后，函数创建了一个新的数组 new_drone_positions，用于存储目标位置的副本。
3. 接着，函数计算当前位置与目标位置之间的欧几里得距离，如果小于 0.05，则执行下一步。
4. 如果 swap_count 是偶数，则执行第一个交换操作，将第一个和第二个飞行器的位置交换。
5. 如果 swap_count 是奇数，则执行第二个交换操作，将第二个和第三个飞行器的位置交换。
6. 每次执行交换操作后，增加 swap_count。
7. 最后，返回更新后的飞行器位置和增加后的交换次数 swap_count。

动作3
圆形运动，三个无人机以设定的半径及角速度进行圆形机动，实现画圆的效果

代码实现：

def rotational_motion(current_pos, radius=0.5, delta_theta_val=0.003,
                       last_angle=np.zeros(3),
                       first_call=True):
     current_angle = np.arctan2(current_pos[:, 1], current_pos[:, 0])
     current_angle = (current_angle + 2 * np.pi) % (2 * np.pi)
     if first_call:
         first_call = False
         last_angle = copy.deepcopy(current_angle)
     delta_theta = np.array([delta_theta_val, delta_theta_val, delta_theta_val])
     R = radius
     new_angle = last_angle + delta_theta
     target_x = R * np.cos(new_angle)
     target_y = R * np.sin(new_angle)
     target_position = np.array([target_x, target_y, [current_pos[0][2]] * 3]).T
     return target_position, np.array(new_angle), first_call

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