基于无人机配送网络的萤火虫蜂群算法技术实现与优化

摘要：本文设计了一种基于萤火虫蜂群技术与智能Docking模块的无人机配送系统，旨在提升校园物流效率。该系统利用萤火虫算法实现无人机的自主协同与动态任务分配，优化路径规划；结合智能Docking模块，实现精准对接、自动充电和数据交换。通过技术创新，解决了传统校园物流的低效、高成本问题，为低空经济的规模化应用提供了技术支撑，助力智慧校园建设。

关键词：萤火虫蜂群技术、低空经济、校园物流、无人机配送

一、项目简介

1.项目背景

在数字化与智能化浪潮下，低空经济成为全球科技竞争新高地，无人机技术正成为新时代低空经济发展的核心驱动力，以一种全新的方式谱写校园运送方式的新篇章。大学校园是人流密集同时物流需求量较大的特殊场景，同时，面临着配送效率低、成本高、环境影响大等核心痛点，传统的物流模式已经无法满足大学校园的配送需求，特别是在文件、外卖、快递等领域，亟需更加高效智能的解决方案。

2.项目创新

萤火虫蜂群技术是本项目的核心创新点之一，其灵感来源于萤火虫。通过发光信号进行群体协作和信息传递，表现出高效的群体智能和动态调整能力。本项目将这一自然现象转化为无人机蜂群的协同机制，赋予无人机系统自主决策、动态任务分配和路径优化的能力，同时项目将萤火虫蜂群技术与docking模块算法进行配合，动态调整算法优先级。

二、系统总体设计

1.萤火虫蜂群技术

该算法模拟萤火虫发光行为和群体协作机制，通过设定参数和适应度函数，实现多无人机自主协同和动态调整。基于改进型合同网协议，结合任务优先级和无人机电量，进行去中心化任务竞标。实现高效任务分配。同时快速筛选出距离货物站最近，设备状态良好的无人机执行任务。利用Docking模块和IEEE 802.11be协议，构建全局高精度3D环境模型（精度≤10cm），并实时监测无人机电量、位置和任务进度，动态调整任务优先级。

2.机-站通信

系统的docking模块过激光雷达测量无人机与停机坪的距离和角度，接收UWB信号（精度±30cm），利用TDMA+FDMA技术保障低延迟传输（<50ms）。基于卡尔曼滤波器预测晃动轨迹，实时调整降落姿态；Yolov5算法辅助识别停机坪，引导平稳降落。降落后，电磁铁与机械卡扣结合，实现快速吸附与自动锁死，承载能力≥10kg，确保对接稳定可靠。在充电功能上，采用磁共振耦合无线充电技术，停机坪和无人机的线圈自动对齐，通过强耦合磁场高效传输电能，确保无人机随时满电待命。

3.系统平台

系统采用轻量化机载计算单元和多模态传感器融合，搭载NVIDIA Jetson Orin Nano模组，支持40+ TOPS算力，运行轻量化边缘AI模型（如YOLOv5），实现目标检测与决策。硬件设备包括激光雷达（Livox Mid-40）、双目视觉（Intel RealSense D455）和UWB定位模块（Decawave DW3000），协同提升感知精度。基于ROS 2分布式框架，改进型合同网协议结合拍卖算法，支持动态优先级调整（如电量低于20%的无人机自动退出竞标）。确保100节点规模下响应延迟低于200ms。

4.系统优化

萤火虫蜂群技术模拟萤火虫协作，优化无人机物流网络。采用去中心化任务分配和改进型合同网协议，综合实时状态高效分配任务。引入实时动态优先级调整，增强适应突发状况能力。结合高精度传感器和改进的RRT * 算法，通过联邦学习共享地图信息，实现复杂环境下的动态避障和智能路径规划。借助群体协同与通信技术，无人机高效共享信息，增强物流网络性能和可靠性。

三、系统解决问题

萤火虫蜂群技术解决了传统无人机物流网络中存在的任务分配不均、响应迟缓、飞行安全性和路径规划效率低下等问题。该技术模拟萤火虫的群体协作行为，实现去中心化的任务分配和动态调整。同时结合高精度传感器和改进的RRT * 算法，无人机能够在复杂环境中进行实时动态避障和智能路径规划。此外，通过群体协同与通信技术，能够实现高效共享信息和协同作业，增强了物流网络的整体性能和可靠性。这些优化措施不仅提升了校园物流的效率和智能化水平，还为低空经济的规模化应用提供了重要的技术支撑。

四、结论

校园无人机配送系统通过集成萤火虫蜂群技术和智能Docking模块，解决了传统无人机物流网络中的任务分配不均、飞行安全性等问题。萤火虫蜂群算法实现了去中心化的任务分配和动态调整。高精度传感器和改进的RRT * 算法使无人机能够在复杂环境中实时动态避障和智能路径规划。群体协同与通信技术进一步增强了物流网络的整体性能和可靠性。这些创新不仅提升了校园物流的效率和智能化水平，还为低空经济的规模化应用提供了重要的技术支撑，为智慧校园建设注入了新活力。