陈冠男1. 动态环境下多无人机协同路径规划的技术挑战
多无人机系统在动态环境中的协同作业面临三大核心挑战：环境感知的实时性、路径规划的动态适应性以及防撞机制的可靠性。这些挑战直接关系到无人机集群能否在复杂场景中安全高效地执行任务。
1.1 动态环境感知与建模
动态环境感知需要解决传感器数据融合与实时更新的问题。典型的无人机传感器配置包括：
- 激光雷达（LiDAR）：提供厘米级精度的三维点云数据，最大探测距离可达200米
- 视觉惯性里程计（VIO）：结合摄像头和IMU实现自主定位，位置漂移小于0.3%/距离
- 毫米波雷达：在雨雾天气下仍能保持稳定探测，有效距离150米
注意：传感器数据的时间同步至关重要，建议采用PTP协议实现微秒级同步精度，避免因时间不同步导致的环境建模误差。
环境建模通常采用分层表示方法：
- 底层：占据栅格地图（分辨率0.1-0.5米）
- 中层：语义分割地图（识别建筑、车辆等对象）
- 高层：拓扑导航地图（关键路径节点）
1.2 分布式路径规划算法比较
主流算法性能对比如下：
| 算法类型 | 计算复杂度 | 实时性 | 最优性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| RRT* | O(n logn) | 中 | 渐进最优 | 复杂三维空间 |
| MPC | O(n³) | 较低 | 局部最优 | 动态障碍物规避 |
| 人工势场 | O(n) | 高 | 非最优 | 紧急避障 |
| 遗传算法 | O(kn²) | 低 | 全局近似 | 离线全局规划 |
实测表明，在Matlab仿真环境中，改进的RRT*-Connect算法在100×100×50m空间内，规划成功率可达98%，平均耗时仅0.3秒（i7-11800H处理器）。
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2. 多无人机协同控制架构设计
2.1 混合式控制架构
我们提出一种"集中规划-分布执行"的混合架构：
-
集中层：运行全局任务分配和粗粒度路径规划
- 采用改进的匈牙利算法解决任务分配问题
- 基于A*算法生成初始航路点
- 更新频率：1-2Hz
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分布层：各无人机自主执行局部路径优