【无人机控制】基于缓解自组织交通堵塞的协作自适应巡航控制算法附Matlab代码

原创于 2025-12-20 23:55:56 发布 · 351 阅读

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#无人机 #matlab #开发语言

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的飞速发展，其应用场景已从单一侦察、测绘拓展到物流配送、应急救援、城市巡检等规模化集群作业领域。在这些场景中，无人机集群通常采用“自组织”运行模式——无需中心化的全局调度，各无人机根据自身感知信息和局部交互指令自主决策飞行状态。这种模式虽具备灵活性高、抗干扰能力强的优势，但也极易引发交通堵塞问题。

自组织交通堵塞的本质是“局部决策冲突导致的全局通行效率下降”：当多个无人机在同一空域交汇、变道或规避障碍物时，个体的急加速、急减速或无序避让会形成“连锁反应”，导致局部空域无人机密度骤增，通行速度大幅降低，甚至引发碰撞风险。例如，物流无人机配送高峰期，密集的无人机在城市楼宇间穿梭，单一无人机的紧急制动可能导致后续无人机连环减速，形成空域“拥堵点”；应急救援场景中，不同任务类型的无人机（侦察、物资投送、人员转运）在救援空域无序聚集，会严重影响救援效率。传统的自适应巡航控制（ACC）算法虽能实现单无人机的速度自适应调节，但缺乏多机协作机制，难以应对自组织交通的动态拥堵问题。因此，研发具备协作能力的自适应巡航控制算法，成为保障无人机集群高效、安全运行的关键。

核心突破：协作自适应巡航控制算法的设计逻辑

基于缓解自组织交通堵塞的协作自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC）算法，核心是在传统ACC“单机电量-速度-距离”自适应调节的基础上，引入“多机协作感知-分布式决策-全局效率优化”机制。其核心目标是：通过无人机间的实时信息交互与协同决策，避免个体决策的盲目性，实现集群飞行速度、间距的动态优化，从根源上缓解甚至消除自组织交通堵塞，同时保障飞行安全与任务执行效率。

（一）传统ACC的局限性与协作升级方向

传统自适应巡航控制算法主要针对单一无人机，通过传感器（如激光雷达、视觉传感器）感知前方障碍物或前车距离，基于预设的安全间距模型调节自身飞行速度，核心逻辑是“保持安全距离，避免碰撞”。但在自组织集群场景中，这种“个体优先”的决策模式存在明显缺陷：一是感知范围有限，无法预判前方空域的拥堵趋势；二是缺乏全局效率考量，个体的急减速会加剧后方拥堵；三是无协作机制，多机同时避让时易产生路径冲突。

协作自适应巡航控制的升级方向的在于三个维度：1. 感知升级：从“个体局部感知”拓展到“集群协作感知”，通过车联网（V2X）、无人机自组织网络（Ad Hoc）实现相邻无人机间的位置、速度、航向、任务优先级等信息的实时共享，构建“局部空域态势图”；2. 决策升级：从“个体独立决策”转变为“分布式协同决策”，各无人机结合自身状态和共享信息，通过协商机制确定最优飞行策略，避免决策冲突；3. 目标升级：从“单一安全目标”拓展到“安全-效率双目标优化”，在保障安全间距的前提下，以集群通行效率最大化为辅助目标，动态调节飞行速度与间距。

（二）算法核心模块：感知-决策-控制的协同闭环

协作自适应巡航控制算法通过三大核心模块的协同工作，实现对自组织交通堵塞的缓解，形成“感知-决策-控制”的闭环链路：

1. 协作感知模块：核心是实现无人机间的信息交互与空域态势融合。一方面，各无人机通过机载传感器（激光雷达、毫米波雷达、视觉相机）采集自身位置、速度、周围障碍物信息；另一方面，通过无线通信模块（如5G、WiFi-6）与相邻无人机（通常为前后、左右500米范围内）进行实时信息交互，共享飞行状态和局部感知结果。基于这些信息，各无人机通过分布式态势融合算法，构建局部空域的无人机密度、速度分布、拥堵风险等级等态势图，为决策提供数据支撑。

2. 分布式协同决策模块：这是算法的核心，负责根据协作感知结果制定最优飞行策略。该模块采用“局部协商+全局优化”的决策逻辑：首先，各无人机基于自身任务优先级（如应急救援无人机优先级高于普通物流无人机）和局部空域态势，提出初始飞行策略（如加速、减速、保持速度、变道）；其次，通过相邻无人机间的协商机制，解决策略冲突（如多机同时想变道至同一空域），协商方式可采用“优先级仲裁”（高优先级无人机优先通行）或“资源分配”（通过动态调整间距、速度为各无人机分配通行权）；最后，以“局部空域通行效率最大”为目标，对协商后的策略进行微调，确保决策既满足个体安全需求，又符合集群全局效率优化。

3. 自适应控制执行模块：负责将协同决策结果转化为无人机的具体飞行控制指令，实现速度、航向的精准调节。该模块基于模型预测控制（MPC）或滑模控制等先进控制算法，根据决策模块输出的目标速度、目标间距，结合无人机的动力学模型（如续航能力、机动性能限制），动态生成油门、舵面控制指令。同时，实时反馈飞行状态与决策目标的偏差，持续优化控制参数，确保无人机稳定跟踪目标飞行状态，避免因控制精度不足导致的间距波动或速度震荡。

（三）拥堵缓解的关键机制：速度一致性与动态间距优化

算法通过两大关键机制从根源上缓解自组织交通堵塞：

1. 速度一致性机制：通过协同决策确保相邻无人机的飞行速度保持合理差异，避免“急加速-急减速”的连锁反应。当某一无人机感知到前方空域拥堵时，不会立即急减速，而是通过信息交互将拥堵预警传递给后方无人机，后方无人机提前进行缓慢减速，形成“梯度减速”模式，避免速度突变导致的拥堵加剧；当拥堵缓解时，前方无人机逐步加速，后方无人机同步跟进，实现集群速度的平稳过渡。

2. 动态间距优化机制：摒弃传统ACC固定安全间距的模式，根据空域无人机密度、飞行速度动态调整安全间距。当空域无人机密度低、通行顺畅时，适当缩小安全间距，提升空域利用率；当无人机密度增加、有拥堵趋势时，自动增大安全间距，为各无人机预留充足的避让空间，避免无序避让导致的堵塞；同时，根据无人机任务优先级动态调整间距权重，高优先级无人机可获得更优的间距资源，确保任务高效执行。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

l = 5; %effective length

vc = 1; %cluster velocity

hc = 1; %cluster headway

hf = 100; %free headway for ACC and Human

chf = 300; %free headway for CACC

vf = 25; %free flow velocity

human = 0.4; %Driver sensitivity

Tr = 1.35; %Truncation ratio

kh = (vf)/((hf)^(human)); %state dependent

t_leave = 4.5; %Time taken to leave a cluster

rho_steps = 100;

rho = linspace(0.1,0.8,rho_steps);

% Loop for CACC Penetration Rate (1->0 percent cacc, 11->100 percent cacc)

for pro=1:1:11

% Loop for Density

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