赠与读者
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01
动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究
摘要
随着无人机技术的快速发展，多无人机协同作业在军事侦察、物流配送、灾害救援等领域展现出巨大潜力。然而，动态环境下的复杂障碍物分布、通信延迟及无人机动力学约束，对协同路径规划与防撞技术提出了严峻挑战。本文聚焦动态环境下的多无人机系统，提出一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的协同路径规划框架，结合改进蚁群算法与动态威胁处理机制，实现实时避障与路径优化。通过仿真实验验证，该方法在动态障碍物规避、多机冲突消解及任务效率提升方面显著优于传统集中式控制方法，为复杂场景下的无人机协同作业提供了理论支持与技术方案。
关键词：多无人机协同；动态环境；路径规划；防撞策略；分布式模型预测控制
1. 引言
1.1 研究背景与意义
无人机技术的突破推动了单架无人机向多机协同系统的演进。在物流配送场景中，多架无人机需从仓库出发，避开高楼、电线杆等静态障碍及鸟类、其他飞行器等动态干扰，精准到达不同配送点；在应急救援任务中，无人机群需快速覆盖灾区，实时回传画面并动态调整路径以应对余震导致的障碍物移位。然而，动态环境下的不确定性（如突发障碍物、气流变化）导致传统静态路径规划方法失效，而集中式控制架构因计算压力大、灵活性不足难以适应实时需求。因此，研究动态环境下的多无人机协同路径规划与防撞技术，成为提升系统安全性与任务效率的关键。
1.2 国内外研究现状
国外在多无人机防碰撞技术领域起步较早。美国国防部高级研究计划局（DARPA）资助的项目通过融合激光雷达、毫米波雷达与视觉传感器，结合分布式冲突检测算法，实现了密集障碍物环境下的高效协同飞行。德国研究团队提出基于模型预测控制（MPC）的方法，通过建立无人机动态模型预测未来状态，并在线优化轨迹以避免碰撞。国内清华大学、北京航空航天大学等高校在分布式一致性算法、多传感器融合及深度学习决策方面取得突破，例如利用一致性理论实现多机协同控制，通过深度学习快速识别潜在碰撞风险。
1.3 研究目标与创新点
本文旨在解决动态环境下多无人机系统的路径规划与防撞问题，提出以下创新点：
分布式模型预测控制（DMPC）框架：每架无人机配备本地DMPC控制器，通过通信网络共享预测路径，实现局部决策与全局协同的平衡。
动态威胁处理机制：结合激光雷达与视觉传感器数据，实时监测动态障碍物运动轨迹，并提前调整路径。
改进蚁群算法优化路径：在路径规划阶段引入信息素动态更新规则，提升算法在动态环境中的收敛速度与路径质量。
2. 动态环境下的协同路径规划与防撞关键技术
2.1 环境感知与建模
无人机需配备多源传感器（如LiDAR、RGB-D相机、IMU）构建动态三维环境地图。通过融合障碍物位置、地形高程及气象数据（如风速、能见度），实时更新环境模型。例如，在物流配送场景中，LiDAR可检测50米内静态障碍物，而视觉相机通过目标跟踪算法识别100米外动态飞行器，IMU提供无人机姿态数据以修正路径偏差。
2.2 信息交互与协同机制
分布式通信协议（如ROS2/DDS）支持无人机间实时共享位置、速度及预测路径。每架无人机通过本地DMPC控制器接收邻机信息，并基于一致性理论调整决策。例如，当无人机U1预测到与U2的路径冲突时，U1的控制器会重新计算轨迹，同时通过通信告知U2调整速度或方向，避免碰撞。
2.3 动态路径规划算法
2.3.1 分布式模型预测控制（DMPC）
DMPC通过建立无人机运动模型与环境预测模型，实现“预测-优化”的闭环控制。具体步骤如下：
模型建立：根据无人机动力学特性，预测其在不同控制指令下的位置与速度变化。例如，无人机向左转向10°、速度降低2m/s后，5秒内将到达坐标（150,220）。
环境预测：通过传感器数据预测固定障碍（如高楼）位置与动态障碍（如民用无人机）运动趋势。
路径优化：以最短到达时间与最低能耗为目标，约束条件包括：
与固定障碍距离＞5米；
与动态障碍距离＞3米；
与邻机距离＞2米。
每100毫秒重新计算最优控制指令，实现动态调整。
2.3.2 改进蚁群算法
针对传统蚁群算法在动态环境中的收敛慢问题，引入信息素动态更新规则：
信息素蒸发：每条路径的信息素随时间衰减，避免旧路径干扰。
动态奖励机制：当无人机成功避开动态障碍时，当前路径信息素浓度增加20%，引导后续无人机优先选择安全路径。
虚拟目标点聚类：将侦察区域划分为多个子区域，每个子区域中心点作为虚拟目标，减少路径重复率。例如，在区域覆盖侦察任务中，4架无人机通过聚类算法将20个目标点整合为5个虚拟点，路径长度缩短30%。
2.4 防撞策略与冲突消解
2.4.1 基于规则的紧急避障
当检测到突发碰撞风险时（如两机距离＜2米），立即触发最小安全距离规则：
优先级判定：根据任务紧急程度分配避障优先级，高优先级无人机保持原路径，低优先级无人机绕行。
速度矢量调整：低优先级无人机计算绕行方向与速度增量，例如向右转向15°、速度增加1m/s，确保5秒内安全距离恢复至5米。
2.4.2 深度强化学习辅助决策
构建深度神经网络（DNN）模型，输入为环境感知数据与邻机状态，输出为最优避障动作（如转向角度、速度调整）。通过强化学习训练，无人机可自主学习动态环境下的避障策略。例如，在模拟城市环境中，训练后的无人机在面对突发障碍物时，避障成功率从65%提升至92%。
3. 仿真实验与结果分析
3.1 实验场景设计
构建二维与三维仿真环境，模拟以下场景：
动态障碍物规避：在100m×100m区域内随机生成10个静态障碍与5个动态障碍（速度2m/s，方向随机）。
多机冲突消解：4架无人机从不同起点出发，目标点分散于区域四角，途中需避开动态障碍与其他无人机。
任务效率对比：比较集中式控制与DMPC框架下的路径长度、避障次数及任务完成时间。
3.2 实验结果
3.2.1 动态障碍物规避性能
在动态障碍物场景中，DMPC框架下的无人机平均避障次数为1.2次/任务，较集中式控制的3.5次/任务减少65%。路径长度缩短18%，因动态调整路径更贴近最优解。
3.2.2 多机冲突消解效果
在4机协同任务中，DMPC框架成功消解所有冲突（共12次），而集中式控制因计算延迟导致3次碰撞。任务完成时间方面，DMPC平均用时120秒，较集中式控制的180秒提升33%。
3.2.3 算法收敛性分析
改进蚁群算法在动态环境中的收敛速度较传统算法提升40%，因信息素动态更新规则引导无人机快速聚焦安全路径。例如，在20次迭代中，改进算法的路径成本从初始值120降至85，而传统算法需35次迭代降至90。
4. 结论与展望
4.1 研究成果总结
本文提出基于DMPC的协同路径规划框架，结合改进蚁群算法与动态威胁处理机制，实现了动态环境下的高效避障与路径优化。仿真实验表明，该方法在避障成功率、路径质量及任务效率方面显著优于传统方法，为多无人机协同作业提供了可靠的技术方案。
4.2 未来研究方向
跨平台兼容性增强：研究无人机与无人车、无人船等异构平台的协同路径规划，拓展应用场景。
人工智能深度融合：结合大语言模型（LLM）实现任务级决策，例如根据环境变化动态调整任务优先级。
实测验证与优化：在真实环境中部署多无人机系统，收集实测数据以进一步优化算法鲁棒性。
02
03
% 随机种子
rng(42);
%% ================= 仿真参数 =================
sim.dt = 0.2; % s
sim.T = 200; % 迭代步数
sim.Hp = 12; % 预测域
sim.Hc = 3; % 控制域
sim.state_dim = 6; % [x y z vx vy vz]
sim.input_dim = 3; % [ax ay az]
sim.vmax = 4.0; % m/s 速度上限
sim.umin = -2.0*ones(3,1); % m/s^2
sim.umax = 2.0*ones(3,1);
% 软约束 & 求解器
sim.safety_margin = 0.6; % 安全裕度
sim.obs_stride = 2; % 避障约束步长（加速）
sim.casadi.W_slack = 50.0; % slack 权重
sim.casadi.cache_version = 1; % 调整以强制重建模型
sim.casadi.ipopts = struct( ...
'print_time', false, ...
'ipopt', struct( ...
'print_level', 0, ...
'max_iter', 200, ...
'max_cpu_time', 0.2, ... % 单次求解 CPU 上限（秒）
'tol', 1e-3, ...
'constr_viol_tol', 1e-3, ...
'acceptable_tol', 5e-3, ...
'acceptable_obj_change_tol', 5e-3, ...
'warm_start_init_point', 'yes' ...
) ...
);
% 事件触发参数（通信）
sim.trigger.threshold = 0.6; % 误差范数阈值（相对尺度）
sim.trigger.dwell = 3; % 最小驻留步
sim.trigger.near_obst_gain = 0.5; % 近障降低阈值系数
sim.trigger.stall_speed = 0.1; % 低速保护（m/s）
% 代价权重（论文中可给出）
sim.W_track = blkdiag(2.0*eye(3), 0.2*eye(3)); % 位置>速度
sim.W_u = 0.05*eye(3);
sim.W_du = 0.05*eye(3);
% 领航速度平滑，跟随偏置
sim.leader_speed = 2.5; % 目标点速度（m/s）
%% =============== 路径 & 环境 ===============
addpath_if_exist(cfg.casadi_path);
% 工作空间（立方体）
ws.min = [000]';
ws.max = [30 18 12]';
% 起点在 (min) 邻域，终点在 (max) 邻域（对角）
N = 5; % 1 领航 + 4 跟随
[starts, goals, offsets] = make_diagonal_layout(ws, N);
% 障碍（静态若干 + 1 个缓慢动态）
[obst, obst_dyn] = make_obstacles();
%% =============== 参考轨迹（领航） ===============
leader_traj = make_leader_reference(starts(:,1), goals(:,1), sim);
%% =============== 初始化 ===============
states = zeros(sim.state_dim, N, sim.T+1);
inputs = zeros(sim.input_dim, N, sim.T);
states(:, :, 1) = init_states(starts);
% 事件触发状态
event.last_tx_k = -1e6*ones(1,N);
event.savings_solves = 0; % 避免求解的次数
comms = zeros(1,N); % 通信次数
% 指标累计
metrics.Evel = zeros(1, sim.T);
metrics.Eform= zeros(1, sim.T);
metrics.Eu = zeros(1, sim.T);
metrics.Esafe= zeros(1, sim.T);
%% =============== 双场景对比 ===============
S_sync = run_dmpc_scenario(states(:,:,1), leader_traj, offsets, obst, obst_dyn, sim, false);
S_et = run_dmpc_scenario(states(:,:,1), leader_traj, offsets, obst, obst_dyn, sim, true );
%% =============== 作图/导出 ===============
export_figures_and_tables(S_sync, S_et, ws, outdir);
fprintf('[Savings] Solves: %.1f%% | Comms: %.1f%%\n', 100*S_et.savings_solves, 100*S_et.savings_comms);
end
%% ================== 核心：运行单场景 ==================
function S = run_dmpc_scenario(states0, leader_traj, offsets, obst, obst_dyn, sim, use_event)
import casadi.*
N = size(states0,2);
T = sim.T;
% 结果缓存
states = zeros(sim.state_dim, N, T+1);
inputs = zeros(sim.input_dim, N, T);
flags = zeros(1,T); % 1: 使用了求解器，0: 复用了上一次输入
states(:,:,1) = states0;
% 通信与事件
last_tx_k = -1e6*ones(1,N);
comms = zeros(1,N);
% 初值 u0
u_last = zeros(sim.input_dim, N);
% 障碍缓冲（加速）：提前计算每个 k 的 OC/RAD 序列
[OC_all, RAD_all] = precompute_obstacles_over_horizon(obst, obst_dyn, sim);
for k=1:T
% 近障检测用于事件阈值调节
near_obst = false(1,N);
for i=1:N
near_obst(i) = is_near_obstacle(states(1:3,i,k), obst, obst_dyn, sim);
end
for i=1:N
% 构造参考（含编队偏置）
ref_now = make_reference(leader_traj, offsets(:,i), k, sim);
% 事件触发：决定是否重算优化或复用 u 上次
do_solve = true; % 默认要求解
if use_event
err = states(:,i,k) - ref_now(:,1);
eps = sim.trigger.threshold * (1 + 0.0*norm(ref_now(1:3,1))); %#ok<*NASGU>
if near_obst(i); eps = eps * sim.trigger.near_obst_gain; end
if k - last_tx_k(i) < sim.trigger.dwell
do_solve = false; % 驻留期内不给发
elseif norm(err(1:3)) < eps && norm(states(4:6,i,k)) > sim.trigger.stall_speed
do_solve = false; % 误差小且未停滞
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文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
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