无人机集群协同避障路径规划

一、引言

无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）技术历经多年发展，凭借其成本低、灵活性高、可执行高危任务等显著优势，在军事侦察、物流配送、灾害救援、环境监测等诸多领域展现出巨大应用潜力。在实际应用中，多无人机协同集群作业相较于单架无人机，能大幅提升任务效率、增强系统鲁棒性并拓展任务覆盖范围。例如在物流配送中，多架无人机可同时从不同地点出发，将货物快速送达多个目的地，显著缩短配送时间；在灾害救援时，无人机集群能从不同角度对受灾区域进行全面搜索，提高救援行动的准确性与及时性。因此，开展无人机集群协同避障路径规划研究，对推动无人机技术在复杂场景中的广泛应用具有重要现实意义。

二、无人机集群协同避障的必要性

（一）提高任务执行效率

多无人机协同作业能够通过合理规划路径，实现任务的并行处理与高效分工。在物流配送任务里，多架无人机可依据订单目的地与货物重量等信息，规划各自的最优飞行路径，同时出发进行配送，相较于单架无人机依次配送，极大地缩短了整体配送时间，提高了物流效率。在农业植保作业中，无人机集群能根据农田的面积、形状及作物分布状况，规划不同的飞行区域与路径，同时开展农药喷洒工作，显著提升植保作业的速度与覆盖范围，从而提高农业生产效率。

（二）增强飞行安全性

在复杂环境中，单个无人机面对突发障碍或威胁时，应对能力相对有限。而无人机集群通过协同避障机制，能够实现信息共享与联合决策。比如，当某无人机发现障碍物时，它可以很快将信息反馈给集群内其他无人机，集群内各无人机根据共享信息重新安排路径，避免碰撞事故。在军事侦察任务中，面对敌方的防空威胁，无人机集群通过协同避障，灵活调整飞行路径，减少被敌方探测与攻击的风险，确保无人机安全飞行，保障侦察任务顺利完成。

三、无人机集群协同避障路径规划的挑战

（一）高维复杂性

多无人机协同集群路径规划包含多无人机在三维空间的运动规划，每个无人机都需要考虑自身位置，速度，加速度等状态信息，并考虑其他无人机的状态以及复杂的环境信息，搜索空间呈指数增长。以n架无人机为例，每个无人机在三维空间中的位置需要3 个坐标表示，速度和加速度都需要 3 个分量描述，再加上环境信息（比如障碍物位置，威胁区域分布等）使得问题维度非常高，传统路径规划算法在如此高维的搜索空间中，计算复杂度急剧增加，很难实时求解出最优路径。

（二）动态环境适应性

在城市环境中，车辆行驶、行人的移动、建筑物的施工等，都会使障碍物的位置和形状随时发生变化；在灾害救援场景中，火势的蔓延、地震引起的建筑物坍塌等，使得威胁区域变动不定。这就要求无人机集群的路径规划算法能够快速适应动态环境的变化，在飞行过程中实时感知环境变化，快速重新规划路径，确保飞行安全。然而，多数现有算法在动态环境下的响应速度慢，重规划效果不理想等。

（三）协同约束

多无人机之间需要保持一定的队形完成特定任务，比如在编队飞行表演中，无人机间需要保持一个精确的相对位置以形成整齐的队形；在搜索救援任务中，无人机集群需要按照一定的搜索模式保持合理的间距以确保搜索的全面性与高效性。同时无人机之间也必须不发生碰撞，这就要求无人机的飞行轨迹必须精确控制好，保证任一无人机间的距离始终大于安全距离。此外，无人机之间还需要通信才能实现信息共享与协同决策，但是通信距离和信号质量会受到环境因素的影响，在山区或电磁干扰较强的区域，通信会出现中断或者延迟的情况，如何在满足通信约束的前提下实现高效协同也是路径规划面临的挑战。

（四）能量约束

无人机的续航能力受电池容量，动力系统效率等因素制约，无人机在协同避障路径规划过程中，加快，爬升，急转弯等飞行状态的改变都会极大地增加能量消耗，导致续航时间减少，这是无人机集群难以完成复杂任务的重要瓶颈。在实际的作业场景中，无人机集群需要在有限的能量下兼顾路径优化与任务完成度：比如在山区物流配送任务中，无人机为避开山体障碍物，需要频繁地调整飞行高度与航向，在爬升过程中电机输出功率大幅提升，能量消耗速率较平稳飞行时增加 30%～50% ；若遇突发威胁需紧急转向，瞬时能量消耗甚至会超出电池负载上限，导致动力系统故障。 现有路径规划算法在设计时，多聚焦于路径长度，避障安全性等目标，对能量消耗的量化与优化不足。有些算法用路径长度作为能量消耗的间接测度，但未考虑不同飞行状态下的能量损耗差异相同路径长度下包含多次急加速，大角度爬升的飞行轨迹，实际能量消耗可能比平稳飞行轨迹高 20% 以上。此外，无人机集群中各个无人机的能量状态也存在差异，有些无人机可能由于初始电量不足或者飞行过程中能量损耗过快而提前进入低电量预警状态，此时需要重新调整集群路径以保障低电量无人机优先返航，而现有算法缺乏针对集群能量不均衡场景的动态调整机制，容易造成任务中断或者无人机失联。

结论

本文针对无人机集群协同避障路径规划问题，阐述了协同避障的必要性，分析了路径规划的高维复杂性，动态环境适应性以及协同约束等挑战，提出基于环境建模，构建多目标函数以及采用SWO的路径规划方法。仿真实验验证了该方法在路径成本优化，威胁规避和收敛速度等方面与GA和PSO具有较大的优势。然而，现有方法仍然存在对动态环境适应性不够，多目标优化不够完善，算法计算复杂度较高等局限性。未来应从动态环境下的路径规划，多目标优化拓展和算法复杂度降低等方面进行深入研究，推动无人机集群协同避障路径规划技术的不断发展，为无人机在更多复杂场景中的广泛应用提供坚实的技术支撑。

参考文献

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