20、无人机群协作导航技术与几何优化策略

无人机群协作导航技术与几何优化策略

1. 引言

近年来，由多个协作成员组成的无人机群受到了越来越多的关注。与单个无人机相比，无人机群在执行复杂和危险任务方面具有显著优势。导航性能对于实现无人机集群的协调自主至关重要，在大规模应急搜索和救援（SAR）任务中，快速在搜索区域建立可靠的定位和导航服务是关键。

全球导航卫星系统（GNSS）是无人机常用的导航方式，但GNSS信号容易受到各种问题的影响，如遮挡和干扰。在关键条件下，飞机上的GNSS接收器可能只能接收到少数几何配置不佳的可见卫星信号。在城市环境或峡谷等场景中，GNSS信号的遮挡会导致定位精度下降，影响依赖GNSS技术的无人机的运行。

2. 现有导航系统的局限性

目前，相对导航系统中使用的传感器主要包括惯性测量单元（IMU）和卫星导航系统。然而，IMU存在恒定值漂移问题，卫星导航系统信号易受外部干扰，可靠性较低，无法满足集群无人机相对导航系统的精度要求。

以下是几种常见相对导航方法及其局限性：
|方法|局限性|
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|多微型飞机协作定位和跟踪方法|在定位和跟踪大速度和远距离目标时效果不佳|
|自适应INS/GPS集成导航方法|要求导航系统误差服从高斯分布，且需要每架飞机INS的绝对输出信息|
|相对姿态估计方法|主要估计飞机姿态，不修正位置和速度误差|
|基于GPS/INS组合测量的鲁棒滤波算法|适用于特定条件下的非线性滤波问题，对模型不确定性和噪声统计特性有要求|
|载波相位差分GPS和无线电测距信息融合的相对导航方法|依赖特定技术增强鲁棒性|
|基于体积卡尔曼滤波器的视觉相对导