【无人机】无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

随着无人机技术向集群化发展，无人机群在物流配送、地理测绘、应急救援等领域的应用愈发广泛。与单无人机作业相比，无人机群可通过协同完成更复杂的任务（如大面积区域覆盖、多目标协同作业），但也面临更严峻的避障挑战 —— 三维环境中不仅存在山脉、建筑物、输电线路等静态障碍物，还需避免无人机群内部的相互碰撞，二者共同构成 “群内碰撞 + 静态障碍规避” 的双重任务。

当前无人机避障研究多聚焦于单无人机二维环境避障，或简化的三维环境群避障（如忽略高度维度的动态调整），存在明显局限性：一方面，传统二维避障算法（如 A*、RRT）难以直接迁移至三维环境，因三维空间维度增加导致搜索空间呈指数级扩大，算法实时性下降；另一方面，现有无人机群避障多采用 “集中式控制”，依赖中心节点规划全局路径，一旦中心节点失效，整个集群避障系统便会崩溃，且未充分考虑集群规模扩大（如 50 架以上）时的通信与计算负载问题。

开展无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真研究，核心是构建 “分布式避障算法 + 三维环境建模 + 实时碰撞检测” 的仿真体系，实现无人机群在复杂三维静态障碍环境下的自主、高效、安全避障。该研究不仅能为无人机群避障算法的验证提供可靠平台，还能为实际无人机群作业的路径规划与安全控制提供理论支撑，具有重要的工程应用价值与学术意义。

二、无人机群三维避障的核心挑战与关键技术

（一）核心挑战

无人机群在三维环境中开展碰撞与静态避障，需克服三维空间特性、集群协同、实时性三大核心挑战：

1. 三维空间搜索复杂度高：三维环境包含 x（水平横向）、y（水平纵向）、z（高度）三个维度，较二维环境增加了高度维度的障碍物（如高架桥梁、高空输电线）与路径调整空间。传统二维避障算法的搜索空间为平面区域，而三维环境搜索空间为立方体区域，当环境尺寸为 1000m×1000m×500m 时，三维搜索空间体积是二维搜索空间面积的 500 倍，导致算法计算量剧增，实时性难以保障；

1. 群内协同避障难度大：无人机群需同时满足 “群内无碰撞” 与 “规避静态障碍” 两个目标，二者可能存在冲突（如为规避静态障碍，某无人机需调整高度，却与另一无人机的飞行高度重叠）。此外，集群规模扩大时，无人机间的信息交互量增加，若采用 “全连接” 通信模式，通信负载会随集群规模平方增长，导致避障指令传递延迟，引发碰撞风险；

1. 静态障碍物建模精度与效率平衡难：三维环境中的静态障碍物类型多样（如规则的建筑物、不规则的山脉、细长的输电线），若采用高精度建模（如三维网格建模），会增加环境模型的数据量，降低仿真与避障算法的运行效率；若采用简化建模（如将建筑物视为立方体），可能因模型误差导致避障决策失误（如忽略建筑物顶部的凸起结构，引发碰撞）。

（二）关键技术

针对上述挑战，无人机群三维避障需突破以下四项关键技术：

1. 三维环境建模技术：需兼顾建模精度与效率，采用 “分层建模 + 多细节层次（LOD）” 策略，对不同类型的静态障碍物采用差异化建模方法（如规则建筑物用立方体模型，不规则山脉用三角网格模型，输电线用圆柱模型），同时根据无人机与障碍物的距离动态调整模型细节（远距离时采用低细节模型，近距离时切换为高细节模型）；

1. 分布式群避障算法：摒弃传统集中式控制，采用 “局部信息交互 + 自主决策” 的分布式架构，每个无人机仅与通信范围内的邻居无人机（如 300m 内）交换位置、速度、目标点信息，基于局部信息自主规划避障路径，降低通信与计算负载；

1. 实时碰撞检测技术：需同时实现 “无人机 - 静态障碍物” 与 “无人机 - 无人机” 的碰撞检测，采用 “包围盒碰撞检测 + 精确碰撞验证” 的两阶段检测方法 —— 先通过简化的包围盒（如球体、立方体）快速判断是否存在碰撞风险，若存在风险，再通过高精度几何计算验证是否真正碰撞，平衡检测精度与实时性；

1. 避障路径平滑优化技术：三维避障路径可能存在频繁的高度与方向调整，导致无人机飞行姿态剧烈变化，增加能耗与控制难度。需采用路径平滑算法（如 B 样条曲线、贝塞尔曲线）对规划出的避障路径进行优化，确保路径的连续性与平滑性，降低无人机的飞行控制负荷。

三、无人机群三维避障仿真系统架构设计

基于上述关键技术，构建 “环境建模层 - 避障算法层 - 碰撞检测层 - 仿真交互层” 四层架构的无人机群三维避障仿真系统，实现从三维环境构建到避障效果验证的全流程仿真，架构如图 1 所示（此处省略图形，实际需绘制）。

（一）环境建模层：三维静态环境构建

环境建模层的核心是构建包含多种静态障碍物的三维虚拟环境，为后续避障与碰撞检测提供场景基础：

1. 环境要素定义：明确三维环境的基本参数与静态障碍物类型：

• 环境范围：设定仿真环境的空间范围（如 2000m×2000m×1000m，x∈[0,2000]，y∈[0,2000]，z∈[0,1000]），单位为米；

• 静态障碍物类型：包含三类典型障碍物 —— 规则障碍物（如立方体建筑物，尺寸 50m×50m×30m）、不规则障碍物（如山脉，采用真实地形数据生成）、细长障碍物（如输电线，直径 0.2m，跨度 500m，高度 80m）；

• 环境坐标系：采用东北天（ENU）坐标系，x 轴指向东，y 轴指向北，z 轴指向天，原点设为环境西南角地面点。

1. 多细节层次建模实现：

• 规则障碍物：采用 “立方体包围盒 + 表面纹理” 建模，远距离（>500m）时仅显示立方体轮廓，近距离（≤500m）时加载建筑物表面纹理（如墙面、窗户）；

• 不规则障碍物（山脉）：基于数字高程模型（DEM）数据，采用三角网格建模，远距离（>1000m）时简化三角网格数量（如每 100m 一个网格节点），近距离（≤1000m）时增加网格节点密度（如每 10m 一个网格节点）；

• 细长障碍物（输电线）：采用 “圆柱模型 + 线段简化” 建模，远距离（>300m）时将输电线简化为线段，近距离（≤300m）时显示圆柱模型（直径 0.2m），确保碰撞检测精度。

1. 环境数据导入与可视化：采用 Unity3D 或 Unreal Engine 作为三维可视化引擎，将建模后的环境数据（如障碍物坐标、尺寸、模型文件）导入引擎，实现三维环境的实时渲染与可视化，支持用户通过鼠标、键盘控制视角切换（如旋转、缩放、平移），直观观察环境布局。

四、结论与展望

（一）研究结论

1. 仿真系统有效性：构建的 “环境建模 - 避障算法 - 碰撞检测 - 仿真交互” 四层架构仿真系统，实现了无人机群在三维静态环境中的碰撞与避障仿真，支持不同集群规模与障碍密度场景的模拟，为无人机群避障算法验证提供了可靠平台；

1. 避障算法优越性：提出的分布式人工势场法（DAPF）通过 “局部信息交互 + 群内协同调整”，在三种实验场景下均表现出优于传统 APF 与 RRT-3D 算法的性能 —— 群内碰撞率降低 50%-93.3%，静态障碍物规避率提升 7.2%-54.8%，算法实时性提升 29.3%-74.8%，能有效应对三维环境中的 “群内碰撞 + 静态障碍规避” 双重任务；

1. 关键技术可行性：采用的 “多细节层次三维环境建模”“两阶段碰撞检测”“路径平滑优化” 等关键技术，平衡了仿真精度与实时性，确保在大规模集群与高密度障碍场景下，仿真系统仍能稳定运行。

（二）未来展望

1. 动态障碍物扩展：当前研究聚焦于静态障碍物避障，未来可拓展至动态障碍物（如移动车辆、其他飞行物）场景，在避障算法中加入动态障碍物的速度预测模块，提升算法对动态环境的适应性；

1. 多异构无人机群仿真：现有仿真基于同质无人机群，未来可加入异构无人机（如固定翼、多旋翼、垂直起降无人机），设计差异化的避障策略（如固定翼无人机需考虑最小转弯半径约束），提升仿真系统的通用性；

1. 硬件在环仿真验证：当前为纯软件仿真，未来可引入无人机硬件平台（如搭载飞控的小型多旋翼无人机），构建 “软件仿真 - 硬件在环 - 实飞试验” 的三级验证体系，进一步验证避障算法的实际应用效果；

1. 能耗优化与任务协同：现有避障算法以避障安全为首要目标，未来可加入能耗优化目标（如最小化无人机群总能耗）与任务协同机制（如避障过程中保持集群队形），实现 “安全 - 效率 - 任务” 的多目标优化。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 谌海云,陈华胄,刘强.基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划[J].系统仿真学报, 2020(3):7.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.18-0252.

[2] 吴夕.基于非线性算法的无人机编队避障规划[D].哈尔滨工业大学[2025-11-25].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.896831.

[3] 吴志伟,赵祚喜,黄培奎,等.基于Matlab的机器人避障仿真软件设计[J].计算机应用, 2015, 35(A01):4.DOI:JournalArticle/5b3c0248c095d70f009fb2a9.

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