64、多无人机广域搜索的激素启发式协同控制

多无人机广域搜索的激素启发式协同控制

1. 引言

近年来，多无人机协同控制执行复杂任务受到了控制界的广泛关注。由于无人机之间的感知和通信能力有限，单机获取的信息有限，导致无人机之间的交互是局部的。广域搜索是典型的协同控制问题，无人机团队需在不确定和动态的环境中协同搜索未知目标，每架无人机要规划局部路径以实现全局搜索目标。

目前，已有很多研究聚焦于多无人机广域搜索问题。常见的方法有提出多智能体协同搜索的通用框架、采用搜索理论方法、基于智能体协商机制获取搜索路径以及使用搜索地图等。近年来，自组织方法成为解决该问题的一个有前景的方向。受生物系统集体行为的启发，一些研究者将数字信息素机制用于无人机控制，还有人提出基于遗传算法的自组织模型等。

本文将数字激素机制与搜索地图方法相结合，提出了基于扩展搜索地图的最优前瞻搜索路径规划算法，使无人机能更有效地做出局部搜索决策，并通过激素信息与相邻无人机进行协调。

2. 问题描述

考虑一个 $L_x×L_y$ 的有界区域 $E$，其中有 $N$ 架异构无人机 $U_k$（$k = 1,\cdots,N$）执行协同搜索任务，区域内有 $M$ 个未知目标 $T_m$（$m = 1,\cdots,M$）。无人机团队的目标是以较低成本和较少时间搜索并识别环境中的所有目标，理想的搜索方式是搜索高不确定性区域。该问题涉及每架无人机通过通信与相邻智能体协调，进行在线实时路径规划的自主决策。

2.1 环境描述

环境通常在搜索地图中表示为单元格网格，每个单元格关联一个确定性值 $p_{ij} \in [0,1]$（$i = 1,\cdots,L_x$，$j = 1,\cdots,L