近年來，無人機(jī)具有低成本、無人員傷亡、設(shè)備簡(jiǎn)單、操作方便和靈活可靠等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用。其可以近距離對(duì)地面目標(biāo)有選擇性和針對(duì)性地實(shí)施觀測(cè)，并且可以進(jìn)入敵方陣地進(jìn)行監(jiān)視，提高情報(bào)的可靠性和時(shí)效性。在軍事偵察和民用測(cè)量上采用一定的編隊(duì)隊(duì)形進(jìn)行飛行，可以擴(kuò)大偵察和搜索的范圍。多架無人機(jī)編隊(duì)飛行協(xié)同偵察時(shí)，通過調(diào)整相機(jī)在無人機(jī)上的安裝角度，可對(duì)目標(biāo)的全方位立體拍照，實(shí)現(xiàn)地面目標(biāo)的偵察和監(jiān)視。

單架無人機(jī)采用先進(jìn)控制策略可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的高精度姿態(tài)控制，完成軌跡追蹤，但是多無人機(jī)編隊(duì)飛行執(zhí)行任務(wù)的成功率和抗突發(fā)事件的能力要比單架飛機(jī)飛行高。例如，在某次任務(wù)的執(zhí)行過程中，有一架飛機(jī)出現(xiàn)故障不能繼續(xù)工作，那么它可以返回進(jìn)行維修，而其余飛機(jī)仍舊按照原來的計(jì)劃保持編隊(duì)飛行，使任務(wù)得以圓滿完成。但是現(xiàn)有的科技水平還無法支持完全意義上的多無人機(jī)編隊(duì)自主決策功能，幾乎不能實(shí)現(xiàn)較高程度智能化集群式大規(guī)模協(xié)同編隊(duì)飛行，因此深入開展信息感知技術(shù)、數(shù)據(jù)融合技術(shù)、任務(wù)分配技術(shù)、航跡規(guī)劃技術(shù)、編隊(duì)控制技術(shù)、通信組網(wǎng)技術(shù)和虛擬/實(shí)物驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)平臺(tái)技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)的研究，以及多項(xiàng)技術(shù)間協(xié)同研究，對(duì)中國(guó)實(shí)現(xiàn)美國(guó)空軍發(fā)布的2016年—2036年小型無人機(jī)發(fā)展規(guī)劃中“蜂群”、“編組”、“忠誠(chéng)僚機(jī)”和誘餌等多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)具有重要指導(dǎo)意義。

協(xié)同編隊(duì)飛行任務(wù)描述

為了達(dá)到多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)飛行的擴(kuò)大任務(wù)范圍、提高任務(wù)執(zhí)行效率和完成質(zhì)量、增強(qiáng)在高危環(huán)境中的作戰(zhàn)能力、提升系統(tǒng)對(duì)環(huán)境自適應(yīng)能力、擴(kuò)展任務(wù)能力等多個(gè)目標(biāo)，必須研究多無人機(jī)的狀態(tài)感知和數(shù)據(jù)融合、任務(wù)分配和航跡規(guī)劃、編隊(duì)控制和通信組網(wǎng)等多個(gè)技術(shù)，并研究多項(xiàng)技術(shù)間的協(xié)同作用。

多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)執(zhí)行危險(xiǎn)任務(wù)是一種必然趨勢(shì)。進(jìn)行多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)，首先要進(jìn)行信息感知，并對(duì)多源信息進(jìn)行融合;其次對(duì)各種任務(wù)進(jìn)行分配和決策;進(jìn)而對(duì)每架無人機(jī)進(jìn)行航跡規(guī)劃生成期望的軌跡;然后利用先進(jìn)的編隊(duì)控制方法和隊(duì)形設(shè)計(jì)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多機(jī)編隊(duì)飛行任務(wù);在編隊(duì)控制設(shè)計(jì)過程中，需要考慮多無人機(jī)之間的組網(wǎng)通信問題;最后，搭建模擬多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)飛行虛擬仿真平臺(tái)和實(shí)物演示平臺(tái)，驗(yàn)證編隊(duì)控制算法的可行性和有效性。

任務(wù)分配

無人機(jī)飛行的環(huán)境日益復(fù)雜及于無人機(jī)性能等要求的提高，對(duì)無人機(jī)編隊(duì)任務(wù)分配的時(shí)效性、處理位置環(huán)境能力、求解速度等提出了更高的要求。

2010年，美國(guó)麻省理工學(xué)院大學(xué)Mcgrew等，針對(duì)固定速度一對(duì)一作戰(zhàn)機(jī)動(dòng)問題，用近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃技術(shù)進(jìn)行求解，該方法針對(duì)快速變化的戰(zhàn)術(shù)情況能夠提供快速響應(yīng)，并在室內(nèi)完成了飛行試驗(yàn)，對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。2011年，印度Sujit等。針對(duì)兩個(gè)無人機(jī)的未知區(qū)域協(xié)同搜索問題展開研究，考慮了無人機(jī)通信范圍、傳感器探測(cè)范圍、油量限制及補(bǔ)給站位置等約束條件，采用博弈論的方法對(duì)該問題進(jìn)行了求解，仿真結(jié)果表明基于博弈論的方法對(duì)于未知環(huán)境的搜索效率很高。2011年，美國(guó)波爾圖大學(xué)Manathara等，針對(duì)多無人機(jī)作戰(zhàn)的最優(yōu)資源分配問題，針對(duì)多種異構(gòu)無人機(jī)設(shè)計(jì)了任務(wù)分配策略，并采用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。2014年，美國(guó)珀杜大學(xué)Kim等針對(duì)異構(gòu)無人機(jī)的編隊(duì)區(qū)域搜索和任務(wù)分配問題，提出了一種基于響應(yīng)閾值模型的概率決策機(jī)制的分布式方法，考慮了環(huán)境的不確定性，實(shí)現(xiàn)了快速靈活的無人機(jī)區(qū)域搜索和任務(wù)分配。2015年馬來西亞科技大學(xué)Wei等，針對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法求解過程中求解過慢或易陷入局部極小的問題，提出了一種雙級(jí)任務(wù)分配方法，通過雙極任務(wù)分配結(jié)構(gòu)自適應(yīng)的條件搜索效率，相比傳統(tǒng)粒子群算法提高了求解的可靠性、搜索精度和搜索效率，最終提高了任務(wù)分配的求解速度。

航跡規(guī)劃

為了確保復(fù)雜環(huán)境中多無人機(jī)編隊(duì)能夠安全、快速到達(dá)任務(wù)區(qū)域，降低被敵方雷達(dá)捕獲、摧毀的概率，需要設(shè)計(jì)滿足一定約束條件及性能指標(biāo)最優(yōu)的編隊(duì)航跡。

2013年，英國(guó)諾森比亞大學(xué)的Kothari等，采用機(jī)會(huì)約束方法來處理系統(tǒng)環(huán)境和環(huán)境態(tài)勢(shì)感知中的不確定性，再通過快速隨機(jī)搜索樹方法獲取了多無人機(jī)魯棒最優(yōu)路徑。2015年，北京航空航天大學(xué)的段海濱等，將無人機(jī)全局路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為三維空間含約束的優(yōu)化問題，并采用改進(jìn)的差分進(jìn)化算法進(jìn)行求解，克服了傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法容易陷入局部極小的問題，相比傳統(tǒng)方法提高了無人機(jī)路徑的約束處理能力、路徑質(zhì)量和魯棒性。2016年，加拿大魁北克大學(xué)的Berger等，針對(duì)異構(gòu)飛行器的靜態(tài)目標(biāo)搜索問題，建立新的整數(shù)線性和二次規(guī)劃模型，降低了計(jì)算復(fù)雜度，采用線性規(guī)劃算法求解，以輕微的計(jì)算代價(jià)獲得了包含異構(gòu)飛行器的近似最優(yōu)解。2016年，沈陽航空航天大學(xué)的梁宵等，在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的路徑跟蹤問題，采用滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化結(jié)合人工勢(shì)場(chǎng)法，獲取無人機(jī)的前進(jìn)方向，實(shí)時(shí)給出針對(duì)移動(dòng)目標(biāo)的最優(yōu)軌跡。

在實(shí)際飛行過程中，需要考慮編隊(duì)避撞問題。2014年，伊朗伊斯蘭阿扎德大學(xué)的Shorakaei等，將無人機(jī)之間避撞作為性能指標(biāo)，采用基于概率的環(huán)境建模方法，研究了多無人機(jī)協(xié)同搜索問題，并運(yùn)用平行遺傳算法進(jìn)行求解，設(shè)計(jì)了二維及三維的最優(yōu)路徑。遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)是易于與其他算法相結(jié)合，并充分發(fā)揮自身迭代的優(yōu)勢(shì)，缺點(diǎn)是運(yùn)算效率不高，不如蟻群等算法有先天優(yōu)勢(shì)。2013年，華中科技大學(xué)的丁明躍等，針對(duì)海上無人機(jī)路徑規(guī)劃問題，提出了一種基于量子行為粒子群優(yōu)化的混合差分進(jìn)化算法，用于在不同威脅環(huán)境下生成一條安全和可飛的路徑。粒子群算法模擬鳥群飛行捕食行為，相比遺傳算法規(guī)則更為簡(jiǎn)單，求解速度更快，但容易陷入局部收斂。

編隊(duì)控制

編隊(duì)隊(duì)形設(shè)計(jì)與調(diào)整

隊(duì)形設(shè)計(jì)。在實(shí)際任務(wù)執(zhí)行中，多無人機(jī)以不同的隊(duì)形形成編隊(duì)，如楔隊(duì)、梯隊(duì)、橫隊(duì)、縱隊(duì)和V形等，可以實(shí)現(xiàn)協(xié)同偵察、防御和進(jìn)攻等復(fù)雜任務(wù)。合理有效的隊(duì)形設(shè)計(jì)可以延長(zhǎng)無人機(jī)編隊(duì)飛行距離、節(jié)省燃料消耗、增加編隊(duì)靈活性，這大大提高其安全性與任務(wù)完成率。2011年，英國(guó)機(jī)械工程師協(xié)會(huì)的報(bào)告指出V字隊(duì)形最高可節(jié)省12%的燃料，這種編隊(duì)模式用于跨洋飛行或長(zhǎng)途飛行的客機(jī)編隊(duì)，大大延長(zhǎng)了飛行距離并節(jié)省燃料消耗。從任務(wù)需求的角度出發(fā)，新加坡南洋理工大學(xué)的朱森強(qiáng)等，針對(duì)多無人機(jī)固定區(qū)域的資源探測(cè)問題，設(shè)計(jì)了一種圓形編隊(duì)隊(duì)形，這種隊(duì)形不僅能擴(kuò)大探測(cè)半徑，還能有效提高探測(cè)資源區(qū)域的效率，有效地完成了多無人機(jī)協(xié)同探測(cè)任務(wù)。從編隊(duì)靈活性出發(fā)，2015年，英國(guó)貝爾法斯特女王大學(xué)Lau等，針對(duì)多無人機(jī)任意隊(duì)形設(shè)計(jì)問題，通過提出基于張拉整體結(jié)構(gòu)隊(duì)形建模方法，得到多種穩(wěn)定隊(duì)形，這種隊(duì)形構(gòu)造方法實(shí)現(xiàn)了隊(duì)形的靈活調(diào)整，并使多無人機(jī)適應(yīng)了外界環(huán)境的變化。

2009年，復(fù)旦大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)，指出實(shí)際空戰(zhàn)中，編隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)通常是以基本的兩機(jī)編隊(duì)為單元，按照層級(jí)的概念建立起大規(guī)模的飛機(jī)編隊(duì)。僚機(jī)在長(zhǎng)機(jī)的前15°到后20°區(qū)域形成一字編隊(duì)隊(duì)形時(shí)，具有良好的攻擊性和防御性，適合于高空;僚機(jī)在長(zhǎng)機(jī)后30°到60°的區(qū)域時(shí)，整體操縱性良好，適合于低空。

編隊(duì)飛行控制方法

在多無人機(jī)編隊(duì)執(zhí)行偵察和防御等任務(wù)時(shí)，需要多無人機(jī)保持一定隊(duì)形編隊(duì)飛行到任務(wù)執(zhí)行區(qū)域。編隊(duì)保持的控制方法主要有l(wèi)eader-follower方法、基于行為法、虛擬結(jié)構(gòu)法、圖論法和基于一致性方法，每種編隊(duì)方法適應(yīng)不同環(huán)境，各有優(yōu)缺點(diǎn)。

leader-follower法。Leader-follower方法是目前多無人機(jī)編隊(duì)控制中最常用的方法之一。leader跟蹤一個(gè)預(yù)先給定的軌跡，follower和leader軌跡保持一定構(gòu)型，并速度達(dá)到一致。leader可以看成是目標(biāo)追蹤的對(duì)象，或是整個(gè)多智能體的共同利益。賓西法尼亞大學(xué)的Desai團(tuán)隊(duì)對(duì)該方法做了大量理論和實(shí)驗(yàn)上的研究工作。2012年，該團(tuán)隊(duì)Turpin等研究了改進(jìn)的leader-follower編隊(duì)方法，其中每架無人機(jī)從與之通信的其他無人機(jī)中間接獲取跟蹤的leader的狀態(tài)。2015年，該團(tuán)隊(duì)Saska等，基于機(jī)載視覺感知設(shè)備和leader-follower方法實(shí)現(xiàn)了非GPS定位密集編隊(duì)飛行。目前，該團(tuán)隊(duì)研究還包括多智能體協(xié)作規(guī)劃、避障、協(xié)作抓取和運(yùn)輸?shù)壤碚摴ぷ鳌?/p>

基于行為法。基于行為的編隊(duì)方法是定義無人機(jī)的幾種基本控制行為，如跟隨、避障和隊(duì)形構(gòu)成等，對(duì)定義的幾種行為進(jìn)行加權(quán)得到編隊(duì)控制方法。這使系統(tǒng)中的每個(gè)單體都具備依據(jù)自身決策來協(xié)同其他單體完成目標(biāo)或任務(wù)的能力。

受生物群體社會(huì)行為的啟發(fā)，越來越多團(tuán)隊(duì)通過分析生物系統(tǒng)的行為規(guī)律研究多無人機(jī)編隊(duì)飛行。1999年，美國(guó)杜克大學(xué)Reif等，針對(duì)編隊(duì)中個(gè)別成員因故障而失效使得傳感器獲得的信息傳輸不完整的問題，提出了一種類似于行為的電勢(shì)場(chǎng)方法，實(shí)現(xiàn)了存在個(gè)別成員故障失效情況下的編隊(duì)。2003年，美國(guó)Jadbabaie等，對(duì)基于行為法進(jìn)行了深入的分析，提出了最近鄰協(xié)調(diào)思想。2009年，Kim等，提出了一種基于反饋線性化方法設(shè)計(jì)的分布式行為控制器。2015年，北京航空航天大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)，提出了一種基于鴿群特性的編隊(duì)控制方法，該方法利用圖論和勢(shì)場(chǎng)函數(shù)理論對(duì)編隊(duì)中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和群體中的主從關(guān)系進(jìn)行定義，實(shí)現(xiàn)了對(duì)無人機(jī)緊密編隊(duì)飛行的仿真。

在傳感器數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或缺乏的情況下，基于行為法的多無人機(jī)編隊(duì)能夠綜合考慮多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)飛行中的多個(gè)行為，有效整合各種行為，從而使整個(gè)編隊(duì)仍然可以保持。該方法根據(jù)預(yù)設(shè)信息和觸發(fā)條件來形成控制指令，因此降低了編隊(duì)的適應(yīng)性和靈活性。

虛擬結(jié)構(gòu)法。虛擬結(jié)構(gòu)法是一種集中式控制方法，由美國(guó)加利福尼亞大學(xué)Lewis等，在1997年首次提出。將編隊(duì)作為一個(gè)虛擬剛體，在編隊(duì)中設(shè)定一個(gè)虛擬長(zhǎng)機(jī)或虛擬幾何中心，隊(duì)中所有無人機(jī)都參照虛擬長(zhǎng)機(jī)或虛擬幾何中心運(yùn)動(dòng)。

2001年，美國(guó)楊百翰大學(xué)Beard等，針對(duì)航天器的編隊(duì)問題，綜合利用虛擬結(jié)構(gòu)、“長(zhǎng)機(jī)-僚機(jī)”及行為方法的合成，實(shí)現(xiàn)了航天器在深度空間的編隊(duì)飛行。2002年，美國(guó)加州理工學(xué)院Saber等，針對(duì)編隊(duì)隊(duì)形快速定位及隊(duì)形穩(wěn)定問題，提出了基于二維空間的虛擬長(zhǎng)機(jī)和幾何中心的編隊(duì)結(jié)構(gòu)。

虛擬結(jié)構(gòu)法避免了，領(lǐng)航跟隨者方法中領(lǐng)航無人機(jī)出現(xiàn)故障或毀機(jī)時(shí)編隊(duì)無法保持的缺點(diǎn)。而且該方法通過把編隊(duì)誤差反饋加到控制器，得到了較高的編隊(duì)控制精度。然而，合成虛擬長(zhǎng)機(jī)和獲取鄰機(jī)位置，需要較高的通信質(zhì)量和強(qiáng)計(jì)算能力，這使得編隊(duì)可靠性較差。而且此方法要求編隊(duì)飛行必須剛性運(yùn)動(dòng)，限制了實(shí)際飛行的應(yīng)用范圍。

圖論法。圖論法利用拓?fù)鋱D上的頂點(diǎn)來描述單個(gè)無人機(jī)，兩點(diǎn)之間的邊用來表述無人機(jī)間的關(guān)聯(lián)/約束拓?fù)潢P(guān)系，例如感知、通信或控制連接等，將控制理論引入圖中，可以構(gòu)建編隊(duì)控制策略。

剛性圖論在編隊(duì)中應(yīng)用取得了比較大的進(jìn)展。一般來講，剛性圖處理的對(duì)象是無向圖，即無人機(jī)之間的聯(lián)系是雙向的。在很多實(shí)際情況中，為了簡(jiǎn)潔通信量，多無人機(jī)系統(tǒng)常常利用有向圖表示。2007年，比利時(shí)魯汶大學(xué)Hendrickx等，等提出了有向剛性的概念，給出了有向剛性的定義并給出了生成有向剛性圖的策略。該團(tuán)隊(duì)在2D剛性圖的基礎(chǔ)上延伸到3D甚至更高維數(shù)，給出高維空間上的剛性圖與有向圖持久性的充分必要條件。2013年，澳大利亞莫納什大學(xué)Barca等，引入圖論到多機(jī)器人編隊(duì)中，完善領(lǐng)航者-追隨者的多機(jī)器人控制機(jī)制，使多機(jī)器人形成二維編隊(duì)而不需要彼此通信。

2016年，美國(guó)路易斯安那州立大學(xué)Ramazani等，針對(duì)不同平面運(yùn)動(dòng)個(gè)體間的協(xié)同控制問題，利用剛性圖論分別對(duì)單積分和雙積分模型進(jìn)行了協(xié)同仿真實(shí)驗(yàn)。燕山大學(xué)羅小元等，針對(duì)多智能體最優(yōu)剛性編隊(duì)問題，設(shè)計(jì)了最優(yōu)持久編隊(duì)自動(dòng)生成算法，生成了最優(yōu)持久編隊(duì)。

利用剛性圖可以表示任意隊(duì)形，且圖論有成熟的理論作為研究基礎(chǔ)，但是仿真研究實(shí)現(xiàn)較難。

一致概念最早出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)化的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中。2004年，美國(guó)加利福尼亞大學(xué)Saber等，得到多智能體系統(tǒng)一致收斂的充要條件是拓?fù)鋱D是連通的。2005年，任偉等，證明了有向網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲灰嬖谏蓸浣Y(jié)構(gòu)，則所智能體可實(shí)現(xiàn)全局一致收斂。任偉等和Jadbabaie等研究得到動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎露嘀悄荏w實(shí)現(xiàn)一致性收斂的充要條件：在任意時(shí)間段的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涠加幸粋€(gè)生成樹結(jié)構(gòu)，則多智能體可實(shí)現(xiàn)一致性收斂任偉等，進(jìn)而將一致性控制引入到多智能體編隊(duì)控制系統(tǒng)中。2009年，韓國(guó)首爾大學(xué)Seo等，針對(duì)多無人機(jī)時(shí)變編隊(duì)問題，采用基于一致性反饋線性化方法，保證了多無人機(jī)按照給定時(shí)變隊(duì)形進(jìn)行編隊(duì)飛行。2013年，東南大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)等通過有限時(shí)間一致性算法處理了有領(lǐng)航者和無領(lǐng)航者的編隊(duì)控制問題。

基于一致性進(jìn)行分布式大規(guī)模編隊(duì)具有良好的靈活性和適應(yīng)性，同時(shí)編隊(duì)魯棒性也不會(huì)因某架無人機(jī)損傷或毀機(jī)而降低。同時(shí)改變的是不依賴某一控制單元，并且某架無人機(jī)發(fā)生故障對(duì)整體隊(duì)形不會(huì)有太大影響。但是分布式控制算法比較復(fù)雜，對(duì)通信信道容量及通信時(shí)延的要求較高，目前的所設(shè)計(jì)的編隊(duì)控制器不能長(zhǎng)時(shí)間保障所有無人機(jī)收斂到一致狀態(tài)。

為了避免幾種方法缺點(diǎn)，人們提出了很多綜合多種方法優(yōu)點(diǎn)的改進(jìn)方法。2016年，波蘭比亞韋斯托克科技大學(xué)Kownacki針對(duì)多無人機(jī)編隊(duì)過程中機(jī)間通信問題，提出一種結(jié)合虛擬結(jié)構(gòu)、leader-follower方法及基于行為的編隊(duì)方法，提高了無人機(jī)編隊(duì)飛行過程中機(jī)間信息共享的可靠性和吞吐量。其他編隊(duì)控制方法還有模型預(yù)測(cè)控制、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息感知視覺傳感器等方法，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)群間通信不完整情況下編隊(duì)飛行。

編隊(duì)重構(gòu)及避撞

多無人機(jī)編隊(duì)重構(gòu)包括隊(duì)形切換及缺少一架或多架無人機(jī)時(shí)新編隊(duì)隊(duì)形的重構(gòu)，在隊(duì)形重構(gòu)過程中必須考慮機(jī)間避撞。例如，多無人機(jī)編隊(duì)飛行執(zhí)行任務(wù)時(shí)，需要規(guī)避雷達(dá)、電磁干擾、敵機(jī)和較大障礙物，變換合適的隊(duì)形可以增加任務(wù)完成率。實(shí)現(xiàn)無人機(jī)編隊(duì)重構(gòu)的方法有：1）勢(shì)能域函數(shù)方法;2）滾動(dòng)時(shí)域法;3）模型預(yù)測(cè)法;4）生物算法;5）最優(yōu)控制法。

2010年，新加坡南洋理工大學(xué)Lie等，針對(duì)固定翼無人機(jī)編隊(duì)重構(gòu)控制問題，給出最終的編隊(duì)位置和重構(gòu)時(shí)間，設(shè)計(jì)了帶有防撞機(jī)制的滑模跟蹤控制器，最終實(shí)現(xiàn)了安全隊(duì)形重構(gòu)。2015年，印度特里凡得瑯工程學(xué)院Rajasree等，針對(duì)無障礙物多無人機(jī)編隊(duì)重構(gòu)問題，通過合適地選擇時(shí)變編隊(duì)向量形成任意期望編隊(duì)，實(shí)現(xiàn)了環(huán)形編隊(duì)中一架出現(xiàn)故障時(shí)編隊(duì)的重構(gòu)情況。2016年，加拿大女王大學(xué)Hafez等，針對(duì)無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)重構(gòu)問題，采用基于學(xué)習(xí)的模型預(yù)測(cè)控制方法，實(shí)現(xiàn)了無人機(jī)形成緊密編隊(duì)安全繞過靜止障礙物。2016年，新加坡國(guó)立大學(xué)廖峰團(tuán)隊(duì)，應(yīng)用勢(shì)能域函數(shù)方法對(duì)垂直起降無人機(jī)系統(tǒng)外環(huán)設(shè)計(jì)了編隊(duì)及重構(gòu)控制器，又對(duì)內(nèi)環(huán)設(shè)計(jì)魯棒跟蹤控制器，實(shí)現(xiàn)了垂直起降無人機(jī)編隊(duì)飛行與重構(gòu)問題。

在國(guó)內(nèi)，2012年，北京航空航天大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)，采用基于鴿群優(yōu)化方法，設(shè)計(jì)了終端狀態(tài)和控制動(dòng)作能量約束下的多無人機(jī)編隊(duì)重構(gòu)控制器，實(shí)現(xiàn)了最優(yōu)的多無人機(jī)編隊(duì)重構(gòu)。2014年，該團(tuán)隊(duì)利用滾動(dòng)時(shí)域方法將多無人機(jī)編隊(duì)全局重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化成幾個(gè)在線局部最優(yōu)問題，利用差分進(jìn)化（DE）算法優(yōu)化各無人機(jī)控制序列，最終使多無人機(jī)形成新的隊(duì)形。2015年，大連理工大學(xué)彭會(huì)軍等，提出了一種新的辛迭代數(shù)值算法，以獲得最佳的解決方案的非線性滾動(dòng)時(shí)域控制策略，使得多無人機(jī)在編隊(duì)重構(gòu)過程中更快速形成編隊(duì)并且對(duì)參數(shù)具有強(qiáng)魯棒性。2016年，沈陽航空航天大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)，通過設(shè)計(jì)編隊(duì)重構(gòu)時(shí)的安全距離，將編隊(duì)重構(gòu)問題轉(zhuǎn)化成帶有約束的時(shí)間最優(yōu)控制問題。2016年，景德鎮(zhèn)陶瓷學(xué)院研究團(tuán)隊(duì)等，提出了自主重構(gòu)的內(nèi)點(diǎn)算法，將編隊(duì)重構(gòu)問題最終轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)非線性單目標(biāo)最優(yōu)化問題。

其他編隊(duì)重構(gòu)的思路還有：2009年，捷克布拉格捷克理工大學(xué)Spinka等，設(shè)計(jì)了一個(gè)新的分布式分層結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了故障時(shí)遙控自動(dòng)駕駛多無人機(jī)重構(gòu);2014年，巴西圣克魯斯州立大學(xué)Giacomin等，提出了一種分段算法，算法重新配置了每架無人機(jī)的緯度，并利用導(dǎo)航協(xié)助每架無人機(jī)完成編隊(duì)重構(gòu)。

信息感知與數(shù)據(jù)融合

無人機(jī)通過紅外探測(cè)儀，攝像機(jī)和雷達(dá)等機(jī)載傳感器設(shè)備對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行探測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)空地環(huán)境的感知，無人機(jī)還具有編隊(duì)內(nèi)部感知能力，來保持編隊(duì)構(gòu)型和實(shí)現(xiàn)協(xié)同編隊(duì)飛行，提高多無人機(jī)編隊(duì)安全性和可靠性。無人機(jī)將感知信息進(jìn)行機(jī)間共享，通過信息處理與數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同感知，從而獲得更廣的探測(cè)范圍和更加精確全面的環(huán)境信息，完成多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)偵察等任務(wù)。

多無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同感知必須解決無人機(jī)異質(zhì)傳感器多源信息的融合處理問題，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)對(duì)環(huán)境準(zhǔn)確高效的判讀。2007年，葡萄牙里斯本技術(shù)大學(xué)Lima等，針對(duì)自主傳感器和機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)的協(xié)同定位問題，采用貝葉斯方法解決多傳感器信息融合問題以及廣義傳感器網(wǎng)絡(luò)自身狀態(tài)估計(jì)問題，提升了對(duì)觀測(cè)目標(biāo)協(xié)同定位的精確度。2008年，美國(guó)蒙特里海軍研究生院Lee，針對(duì)多傳感器信息融合問題，提出了一種新的不確定信息濾波器算法，該算法通過統(tǒng)計(jì)線性誤差傳播方法處理不確定數(shù)據(jù)，得到了未知信息的不確定性程度。2010年，國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)王林等，針對(duì)多移動(dòng)傳感器測(cè)量的融合估計(jì)問題，基于無色變換、交互多模型和信息濾波算法，提出了一種面向多無人機(jī)協(xié)同感知的分布式融合估計(jì)方法，而且無色變換能保證更高的估計(jì)精度，可以提高多無人機(jī)的融合估計(jì)性能。

無人機(jī)將感知信息進(jìn)行機(jī)間共享，通過信息處理和數(shù)據(jù)融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同感知，從而獲得更廣的探測(cè)范圍和更加精確全面的環(huán)境信息。2003年，澳大利亞悉尼大學(xué)Ridley等，在其專著里面設(shè)計(jì)了一種實(shí)時(shí)分布式機(jī)載數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，包括視覺傳感器和毫米波雷達(dá)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多個(gè)地面目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。2007年，美國(guó)康奈爾大學(xué)Campbell等，針對(duì)多無人機(jī)的目標(biāo)跟蹤問題，提出了一種基于平方根的sigma-point信息濾波算法，該算法通過數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)了兩架無人機(jī)的目標(biāo)跟蹤，并且該算法在數(shù)據(jù)丟失和出現(xiàn)延時(shí)也能提供準(zhǔn)確信息，具有高實(shí)時(shí)性和強(qiáng)魯棒性。2008年，西安電子科技大學(xué)楊百勝等，針對(duì)多傳感器融合跟蹤問題，采用多個(gè)被動(dòng)傳感器集中式融合跟蹤策略，提出了基于無跡卡爾曼濾波的被動(dòng)多傳感器融合跟蹤算法，進(jìn)行了3個(gè)被動(dòng)站跟蹤的仿真研究，驗(yàn)證了其算法比傳統(tǒng)EKF方法的跟蹤精度更高。

編隊(duì)通信

目前，多數(shù)國(guó)家仍采用地面站直接控制無人機(jī)，構(gòu)建一種星型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。多無人機(jī)通信組網(wǎng)的思想是：無人機(jī)不完全依賴地面站或衛(wèi)星等設(shè)施的控制，將所有無人機(jī)看作一個(gè)整體，在多無人機(jī)間建立一個(gè)無線通信網(wǎng)絡(luò)，各無人機(jī)間相互配合，相互轉(zhuǎn)發(fā)指令、交換信息。該網(wǎng)絡(luò)打破了無人機(jī)之間沒有任何聯(lián)系與合作的傳統(tǒng)作戰(zhàn)思想，可以提高無人機(jī)的綜合作戰(zhàn)能力，減小作戰(zhàn)能耗。

2011年，澳大利亞新南威爾士大學(xué)Ahmed等，針對(duì)無人機(jī)與地面站、無人機(jī)與無人機(jī)之間的鏈路特性進(jìn)行研究，為多無人機(jī)通信組網(wǎng)的設(shè)計(jì)提供了基礎(chǔ)。2013年，土耳其空軍學(xué)院Bekmezci等，從節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性、節(jié)點(diǎn)密度、拓?fù)渥兓l率和功耗等方面，介紹了飛行自組網(wǎng)不同于其他自組織網(wǎng)絡(luò)，并分層總結(jié)了飛行自組網(wǎng)的相關(guān)協(xié)議。2016年，美國(guó)華盛頓大學(xué)Gupta等，研究了現(xiàn)有技術(shù)應(yīng)用于航空網(wǎng)絡(luò)存在的問題，通過調(diào)研現(xiàn)有技術(shù)對(duì)航空網(wǎng)絡(luò)的可用性，研討了各種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并從路由、無縫切換和節(jié)能領(lǐng)域進(jìn)行了詳細(xì)分析

編隊(duì)仿真平臺(tái)

搭建滿足多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)仿真的多無人機(jī)仿真平臺(tái)，對(duì)于加快開發(fā)周期，降低多無人機(jī)編隊(duì)試驗(yàn)成本，具有十分重要的意義。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外已有一些針對(duì)無人機(jī)編隊(duì)或多無人機(jī)仿真系統(tǒng)的研究，主要分為如下4類。

單系統(tǒng)仿真平臺(tái)。利用C++開發(fā)出了Multi無人機(jī)2系統(tǒng)，用于協(xié)同控制研究。美國(guó)陸軍研究所Garcia基于商用飛行模擬器軟件 X-Plane和MATLAB開發(fā)的多無人機(jī)仿真平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了4臺(tái)無人機(jī)編隊(duì)仿真。清華大學(xué)周昊等，基于多 Agent 技術(shù)開發(fā)出了名為無人機(jī)sim的仿真平臺(tái)，采用分層的體系結(jié)構(gòu)，在單系統(tǒng)內(nèi)將算法、內(nèi)核和顯示完全分離，實(shí)現(xiàn)了多無人機(jī)的仿真， 此類系統(tǒng)成本較低，又可以驗(yàn)證無人機(jī)機(jī)群控制及協(xié)同規(guī)劃算法，但與真實(shí)無人機(jī)編隊(duì)的分布式體系結(jié)構(gòu)不符，不能有效仿真無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃的全過程。

基于 HLA（high level architecture）架構(gòu)的分布式系統(tǒng)仿真平臺(tái)。HLA是由美國(guó)國(guó)防部在90年代末提出的，是目前分布式系統(tǒng)仿真的主要技術(shù)之一。基于 HLA 的仿真不需要處理底層通信傳輸、仿真運(yùn)行管理的細(xì)節(jié)，實(shí)驗(yàn)者可將主要精力放在具體的仿真功能實(shí)現(xiàn)上。部分公司開發(fā)出基于HLA 的仿真平臺(tái)，比如 VR-Forces、 FLAMES等，它們對(duì)底層的RTI進(jìn)行了封裝，提供了更加靈活強(qiáng)大的 API 函數(shù)，降低了開發(fā)難度。合肥工業(yè)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了基于VR-Force的分布式的無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃仿真系統(tǒng)，能夠仿真多種任務(wù)場(chǎng)景下的無人機(jī)編隊(duì)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃過程，以幫助驗(yàn)證不同類型的協(xié)同任務(wù)規(guī)劃算法，仿真展示度高，但是也帶來了較高的建設(shè)成本。

自主開發(fā)的多飛行器編隊(duì)分布式虛擬系統(tǒng)仿真平臺(tái)。該類平臺(tái)是對(duì)除了HLA架構(gòu)以外所有的分布式仿真平臺(tái)的概括。天津大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的多飛行器編隊(duì)仿真平臺(tái)，由模型計(jì)算機(jī)、系統(tǒng)主控計(jì)算機(jī)、視景顯示計(jì)算機(jī)、PC104控制器、無線AP/路由器以及Wi-Fi無線通信模塊組成。模型計(jì)算機(jī)采用xPC仿真環(huán)境，運(yùn)行單飛行器動(dòng)力學(xué)以及環(huán)境模型;系統(tǒng)主控計(jì)算機(jī)發(fā)出任務(wù)指令，并監(jiān)控整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行;視景顯示計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)地進(jìn)行視景顯示;PC104控制器運(yùn)行飛行控制算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)單飛行器的控制;無線AP/路由器作為系統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)的中轉(zhuǎn)站，實(shí)現(xiàn)信息交換;Wi-Fi無線通信模塊使有線通信方式轉(zhuǎn)為無線連接。實(shí)現(xiàn)了對(duì)于多飛行器編隊(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)仿真、視景顯示、算法驗(yàn)證、通信組網(wǎng)等功能。 該團(tuán)隊(duì)突破了xPC平臺(tái)和dSPACE平臺(tái)兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)， 實(shí)現(xiàn)了對(duì)于多無人機(jī)編隊(duì)飛行控制算法的半實(shí)物仿真驗(yàn)證與性能評(píng)估。此類平臺(tái)靈活度較大，可以有效對(duì)協(xié)同控制算法和軌跡優(yōu)化算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證，但內(nèi)部通信機(jī)制和管理機(jī)制的搭建，需要自主研發(fā)，具有一定難度。

整自主開發(fā)的多無人機(jī)編隊(duì)分布實(shí)物系統(tǒng)仿真平臺(tái)，整個(gè)系統(tǒng)由室內(nèi)定位系統(tǒng)、多無人機(jī)、ZigBee無線傳輸以及地面站組成。首先室內(nèi)定位系統(tǒng)借助紅外攝像頭對(duì)各無人機(jī)上的標(biāo)記點(diǎn)進(jìn)行抓拍，通過解算實(shí)時(shí)地計(jì)算出每架無人機(jī)的當(dāng)前位置，并以TCP/IP協(xié)議的方式傳送給地面站;地面站借助ROS通信機(jī)制，在接收定位系統(tǒng)數(shù)據(jù)的同時(shí)運(yùn)行相關(guān)決策算法，計(jì)算出每架無人機(jī)下一時(shí)刻的期望位置，并通過ZigBee無線通信發(fā)送出去;無人機(jī)通訊網(wǎng)絡(luò)以分布式、自組網(wǎng)的形式進(jìn)行搭建，每架無人機(jī)均可與地面站通信，同時(shí)彼此間也可以進(jìn)行數(shù)據(jù)交互;各無人機(jī)接收地面站傳來的數(shù)據(jù)，提取自身當(dāng)前位置與期望位置，運(yùn)行機(jī)載控制算法，驅(qū)動(dòng)無人機(jī)運(yùn)動(dòng)到設(shè)定的位置，如此循環(huán)往復(fù)，最終實(shí)現(xiàn)多無人機(jī)編隊(duì)飛行的仿真驗(yàn)證。目前該平臺(tái)已突破XBEE分布式網(wǎng)絡(luò)和PIXHAWK開源飛控兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，并成功嵌入人工勢(shì)場(chǎng)法、圖論法等編隊(duì)理論算法。在室內(nèi)也已實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)、直線、圓等常用隊(duì)形演示，同時(shí)在飛行過程中可實(shí)時(shí)對(duì)無人機(jī)編隊(duì)進(jìn)行隊(duì)形切換。 該平臺(tái)可以為多無人機(jī)飛行過程算法提供數(shù)據(jù)支持，并可以直接充當(dāng)演示效果。所以，該平臺(tái)可以很好的為理論研究服務(wù)，避免不必要的經(jīng)費(fèi)投入。

正如，飛思實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的這款基于室內(nèi)光學(xué)定位系統(tǒng)的室內(nèi)多旋翼控制平臺(tái)，不僅實(shí)現(xiàn)了室內(nèi)無人機(jī)集群飛行、集群算法、編隊(duì)通信原理等教學(xué)實(shí)驗(yàn)，能夠更有效的幫助教研工作者，專注于無人機(jī)多機(jī)協(xié)同編隊(duì)等無人機(jī)集群關(guān)鍵技術(shù)研究，檢驗(yàn)理論成果，提升實(shí)驗(yàn)效率，更能大大推動(dòng)教學(xué)研一體化進(jìn)程，加速教學(xué)、科研的進(jìn)度。而且它是基于Matlab或ROS的飛行場(chǎng)景仿真器可較真實(shí)模擬真實(shí)飛行器的動(dòng)態(tài)，并且可模擬節(jié)點(diǎn)通訊方式，方便后續(xù)仿真。Matlab或ROS的地面控制站可實(shí)時(shí)讀取基于ROS的飛行場(chǎng)景仿真器、光學(xué)室內(nèi)定位系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)，還能讀寫真實(shí)多旋翼飛行器節(jié)點(diǎn)，從而能夠在Matlab或ROS平臺(tái)下統(tǒng)一地從仿真到真實(shí)實(shí)驗(yàn)，最終輕松完成多旋翼飛行器的控制。

可開設(shè)課程多樣化：

多旋翼濾波器設(shè)計(jì);

多旋翼定點(diǎn)位置控制器設(shè)計(jì);

多旋翼路徑跟隨控制器設(shè)計(jì);

多旋翼跟蹤控制器設(shè)計(jì);

多旋翼避障控制器設(shè)計(jì);

多旋翼區(qū)域覆蓋決策設(shè)計(jì);

多機(jī)編隊(duì)控制設(shè)計(jì);

多機(jī)投遞決策設(shè)計(jì)。

系統(tǒng)組成：

光學(xué)室內(nèi)定位系統(tǒng)多旋翼飛行器

基于Matlab或ROS的編隊(duì)控制站

實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)包（指導(dǎo)書、視頻、例程）

系統(tǒng)特點(diǎn)：

平臺(tái)統(tǒng)一，高效易用，強(qiáng)勢(shì)助力科研

身材Mini續(xù)航久，與平臺(tái)完美兼容

權(quán)威教科書級(jí)指導(dǎo)，制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

視頻和例程由淺入深，輕松上手

結(jié)論與展望

通過對(duì)近年來國(guó)內(nèi)外多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)飛行控制幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)展的綜述，同時(shí)展望了每種關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，具體得出以下結(jié)論：

1）現(xiàn)有的任務(wù)分配和航跡規(guī)劃主要針對(duì)離線無人機(jī)編隊(duì)任務(wù)分配和航跡規(guī)劃展開研究，未來研究應(yīng)圍繞復(fù)雜環(huán)境及有限通信環(huán)境下的無人機(jī)編隊(duì)實(shí)時(shí)任務(wù)分配和多異構(gòu)無人機(jī)編隊(duì)實(shí)時(shí)協(xié)同航跡規(guī)劃展開。

2）多無人機(jī)編隊(duì)飛行的控制方法大部分實(shí)現(xiàn)了2維編隊(duì)，對(duì)于3維立體編隊(duì)的編隊(duì)控制策略研究很少。如何綜合利用各種編隊(duì)控制方法的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)多無人機(jī)在復(fù)雜環(huán)境和突發(fā)情況下的編隊(duì)形成、保持與重構(gòu)，是未來研究者所要追尋的目標(biāo)。

3）針對(duì)無人機(jī)多傳感器數(shù)據(jù)融合問題的研究與實(shí)現(xiàn)主要停留在單個(gè)無人機(jī)攜帶的多傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，而對(duì)多無人機(jī)編隊(duì)所攜帶的多傳感器數(shù)據(jù)融合問題的研究較少，且大多停留在理論與算法研究上。如何通過合理利用多無人機(jī)編隊(duì)的多傳感器進(jìn)行協(xié)同感知，擴(kuò)大感知范圍，提升感知精度，是未來多無人機(jī)編隊(duì)需要研究重點(diǎn)問題。

4）編隊(duì)間的通信研究都是針對(duì)某一性能進(jìn)行的改進(jìn)，仍停留在理論層面，沒有應(yīng)用在實(shí)際工程中;未來需要結(jié)合現(xiàn)有移動(dòng)自組網(wǎng)技術(shù)建立通信標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建無人機(jī)自組織網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)與其他平臺(tái)的互聯(lián)互通。

5）仿真平臺(tái)大部分是對(duì)已有算法的仿真和驗(yàn)證，對(duì)多無人機(jī)編隊(duì)飛行實(shí)物演示驗(yàn)證較少。編隊(duì)仿真平臺(tái)應(yīng)以分布式結(jié)構(gòu)為主流，針對(duì)實(shí)物硬件及虛擬軟件環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)集成，推動(dòng)并簡(jiǎn)化計(jì)算，以便更好地適應(yīng)多核技術(shù)迅速發(fā)展的背景。

總之，多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)飛行控制的理論雖然取得了豐富成果，但是隨著環(huán)境日益復(fù)雜和任務(wù)的多種多樣，各種多無人機(jī)協(xié)同編隊(duì)飛行關(guān)鍵技術(shù)也需要迅速發(fā)展。未來會(huì)出現(xiàn)異構(gòu)多無人機(jī)之間的協(xié)同編隊(duì)，并且通信環(huán)境會(huì)異常復(fù)雜，感知約束也會(huì)隨環(huán)境的復(fù)雜而增大，迫切需要開展在感知約束和復(fù)雜通信環(huán)境下的強(qiáng)魯棒、高精度編隊(duì)控制設(shè)計(jì)研究。

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