【无人机覆盖】多无人机搜索区域划分与覆盖路径规划MATLAB实现

原创于 2025-07-23 22:34:12 发布 · 249 阅读

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#无人机 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

在科技飞速发展的今天，多无人机协同搜索技术正逐渐崭露头角，成为各领域的得力助手。无论是民用领域的抢险救灾，还是军事领域的边境巡逻，多无人机协同都展现出了巨大的应用潜力。

在抢险救灾场景中，无人机的优势尤为明显。以 2024 年黑龙江伊春 “7・28” 暴雨救援为例，伊春市消防救援支队接到报警后，迅速派遣救援人员携带无人机等设备奔赴现场。由于被困区域范围较大，且夜间河道两岸能见度极差，救援难度极大。此时，多架无人机发挥了关键作用。救援力量分别使用 DJI Mavic 3T、经纬 M30T 及搭载禅思 H30T 的 DJI M350 RTK 无人机，对划分好的三大搜救区域同步开展空中搜救。这些无人机配备的热成像相机不受光源限制，能够在黑暗中快速识别目标物。仅仅 20 分钟，无人机热成像画面就捕捉到了疑似热源的物体，经过抵近侦察，成功确认了 3 名被困人员的位置。随后，无人机与冲锋舟空地联动，利用搭载的小型探照灯引导冲锋舟在水道上游下水开辟救援通道，同时通过热成像镜头持续侦察，确保营救过程顺利进行。最终，在无人机的协助下，成功将被困人员转移上岸，极大地提升了救援效率和成功率，保障了救援人员和被困人员的生命安全。这充分体现了多无人机协同搜索在复杂救援环境中的高效性和可靠性。

在军事领域，多无人机协同搜索同样发挥着重要作用。例如在边境巡逻任务中，多架无人机可以组成编队，按照预先规划好的路径对边境区域进行全方位搜索。它们可以利用先进的传感器技术，实时监测边境地区的动态，及时发现潜在的威胁。与传统的巡逻方式相比，多无人机协同巡逻不仅可以提高巡逻效率，扩大巡逻范围，还能减少人员伤亡风险。无人机可以在恶劣天气条件下执行任务，且不易被敌方察觉，能够更有效地保障边境安全。

除了抢险救灾和边境巡逻，多无人机协同搜索还在物流配送、电力检修、地形勘察等领域有着广泛的应用前景。在物流配送中，多架无人机可以同时配送不同的货物，提高配送效率，缩短配送时间；在电力检修中，无人机可以对输电线路进行快速巡检，及时发现线路故障和安全隐患；在地形勘察中，多无人机协同可以快速获取大面积的地形数据，为工程建设和资源开发提供准确的地理信息。多无人机协同搜索技术以其独特的优势，正在为各个领域带来新的发展机遇，也引发了人们对其背后技术原理和应用实践的深入探索。

多无人机协同搜索：技术核心剖析

区域划分：开启高效搜索之门

在多无人机协同搜索中，区域划分是至关重要的第一步，它直接关系到搜索效率和覆盖范围。常见的区域划分方法有多种，每种方法都有其独特的优势和适用场景。

Voronoi 图算法是一种基于距离的区域划分方法，它通过将空间划分为多个多边形区域，使得每个区域内的点到该区域内的一个特定点（称为生成点）的距离比到其他生成点的距离更近。在多无人机协同搜索中，这些生成点可以是无人机的部署位置。以森林火灾监测为例，假设在一片森林周边部署了多架无人机，通过 Voronoi 图算法，以每架无人机为生成点，将森林区域划分为多个子区域。这样，每架无人机只需负责搜索其对应的 Voronoi 区域，能够有效地避免搜索区域的重叠，提高搜索效率。Voronoi 图算法在复杂环境下，如城市街区、山区等地形复杂的区域，能很好地根据障碍物和地形特点分割区域，使无人机的搜索路径更加合理。但该算法的计算复杂度较高，尤其是在处理大量无人机和复杂地形数据时，需要消耗较多的计算资源和时间。

区域渐进均分算法是另一种常用的方法，它更注重区域的均匀划分。该算法通过逐步分割和调整的方式，使每个子区域的面积或搜索任务量尽可能相等。在对大面积农田进行病虫害监测时，采用区域渐进均分算法，将农田划分为多个面积相近的子区域，每架无人机负责一个子区域的监测任务。这样可以确保每架无人机的工作量相对均衡，避免出现部分无人机任务过重，而部分无人机任务过轻的情况。区域渐进均分算法的优点是实现相对简单，能够快速地对区域进行划分，并且在均匀性方面表现较好。然而，它在处理复杂地形和障碍物时的灵活性相对较差，可能无法像 Voronoi 图算法那样根据实际地形进行精细的区域划分。

除了上述两种方法，还有基于网格的划分方法、基于聚类的划分方法等。基于网格的划分方法将搜索区域划分为大小相同的网格，然后根据无人机的数量和性能，将网格分配给不同的无人机。这种方法简单直观，易于实现，但可能会导致在地形复杂的区域划分不合理，出现搜索盲区或重叠区域。基于聚类的划分方法则是根据目标分布的密度等特征，将搜索区域划分为不同的聚类区域，然后为每个聚类区域分配无人机。这种方法适用于目标分布不均匀的情况，能够使无人机更集中地搜索目标密集区域，但聚类算法的选择和参数设置对划分结果影响较大，需要根据具体情况进行优化。

不同的区域划分方法在多无人机协同搜索中都有其应用价值。在实际应用中，需要根据搜索区域的地形特点、目标分布情况、无人机的数量和性能等因素，综合考虑选择合适的区域划分方法，以实现高效、全面的搜索任务。