无人机群控的编程教程可以从以下几个方面入手：
选择编程语言
Python：因其简洁的语法和丰富的库支持，Python在无人机群控中应用广泛，适合编写地面站软件、任务规划和路径规划算法等。
C++：具有高效的性能和强大的硬件访问能力，适用于飞行控制算法、导航系统和传感器数据处理等核心模块。
Java：具有良好的平台无关性和多线程处理能力，适合开发后端服务和控制台应用程序。
MATLAB：专业的数学软件，适用于无人机的姿态控制、路径规划和图像处理等方面。
使用开发工具包
DJI SDK：大疆提供的官方SDK，支持Python、C++等编程语言，可以用于控制大疆无人机，实现起飞、降落、航行、拍摄照片和视频等功能。
PX4 Autopilot：开源的飞控系统，支持C++和Python编程，适用于多种硬件平台，提供灵活的软件框架。
DJI Onboard SDK：大疆提供的另一套SDK，支持C++、Python和ROS等编程语言，用于开发无人机应用程序。
ArduPilot：流行的开源飞控系统，支持多种硬件平台，提供命令和API，用于编写自定义的无人机控制程序。
ROS （Robot Operating System）：广泛应用于机器人领域的开源软件平台，支持C++和Python等编程语言，适用于无人机控制、路径规划和协同任务等。
编程实例
Python编程实例：可以通过安装第三方库（如`djitellopy`）并使用SSH连接无人机，实现视频流的获取和控制。
MATLAB编程实例：可以编写代码来实现无人机的控制、路径规划和图像处理等功能，例如使用Gábor Vásárhelyi模型进行无人机集群控制。
编队控制方法
领航-跟随法：设定一架无人机作为领航者，其他无人机作为跟随者，领航者负责规划飞行路径和速度，跟随者根据领航者的信息调整自身飞行状态。
虚拟领航法：通过一个虚拟的领航点来引导整个编队的飞行，所有无人机根据虚拟领航点的位置和速度调整自身飞行状态。
行为控制法：设定无人机的行为规则（如避障、跟随、巡航等）来控制无人机的运动，以达到队形控制的目的。
基于一致性的控制方法：将多个无人机虚拟成一个结构体，通过对结构体的控制来控制无人机的队形和位置。
通过以上步骤和实例，可以逐步掌握无人机群控的编程技术。建议从基础编程语言入手，逐步深入，并结合实际应用场景进行实践和优化。