【无人机设计与控制】多无人机动态不确定性协同搜索控制附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在灾难救援、环境监测、反恐侦察等任务中，多无人机协同搜索凭借覆盖范围广、响应速度快、容错性强等优势，逐渐成为复杂环境下信息获取的核心手段。然而，实际场景中普遍存在的动态不确定性（如目标移动、环境突变、传感器噪声），使得单无人机的独立决策难以满足任务需求，亟需构建具备自适应能力的协同控制框架。本文将深入剖析动态不确定性对多无人机搜索的影响，系统阐述协同搜索的环境建模、任务分配、轨迹优化与鲁棒控制方法，为高动态场景下的多无人机协同任务提供理论与技术支撑。

一、动态不确定性环境的特征与挑战

多无人机协同搜索的核心目标是在有限时间内以最高效率获取目标区域的完整信息，但动态不确定性的存在会显著增加任务难度。这些不确定性可归纳为三类，其特征与影响如下：

（一）环境动态性：从静态到时变的跨越

环境的动态变化是最常见的不确定性来源，主要包括：

1. 目标移动性：搜索目标（如失踪人员、逃逸车辆）可能以未知速度和轨迹移动，传统基于静态目标的搜索策略（如栅格遍历）易出现 “滞后跟踪”；

1. 地形突变：自然灾害（如地震、洪水）会导致地形实时改变（如道路塌陷、水域扩张），无人机的可行路径需动态更新；

1. 临时禁飞区：突发事件（如军事演习、火灾扩散）可能产生临时禁飞区域，若未及时感知，会导致碰撞风险或任务中断。

例如，在森林火灾救援中，火势以 0.5-2m/s 的速度蔓延，形成动态扩展的高温禁飞区，无人机需同时搜索被困人员并避开火区，环境的时变特性要求协同策略的响应时间≤1 秒。

（二）传感器与执行器不确定性：感知与控制的偏差

无人机自身的硬件限制会引入感知与控制误差，表现为：

1. 传感器噪声：激光雷达、视觉传感器的测量数据存在高斯噪声（如距离测量误差 ±0.5m），导致目标位置估计偏差；

1. 通信延迟与丢包：多机协同依赖无线通信，城市峡谷或电磁干扰会导致数据传输延迟（如 50-200ms）或丢包率达 20%，破坏协同决策的时效性；

1. 执行器扰动：风力干扰（如突发阵风速度 5m/s）会导致无人机实际轨迹偏离规划路径，跟踪误差可达 3-5m。

这些不确定性使得 “感知 - 决策 - 控制” 闭环存在偏差，例如：无人机 A 探测到目标位置并发送给无人机 B，若通信延迟期间目标移动 10m，无人机 B 的搜索区域将出现显著偏差。

（三）多机协同耦合性：从独立到协同的复杂度跃升

多无人机的协同特性会放大不确定性的影响，具体表现为：

1. 任务分配冲突：当多个无人机同时识别到高优先级目标时，若无全局协调，会出现 “资源扎堆”（多机争夺同一目标）或 “任务空白”（部分区域无人覆盖）；

1. 运动耦合干扰：密集编队搜索时，无人机间的气动干扰（如旋翼下洗流）会导致相对位置波动，增加碰撞风险；

1. 信息异构性：不同型号无人机的传感器精度不同（如无人机 A 搭载高清相机，无人机 B 仅配备红外传感器），信息融合时易产生歧义，影响协同决策。

在 10 架以上无人机的大规模协同中，单一节点的不确定性可能通过通信网络扩散，引发 “蝴蝶效应”，导致全局搜索效率下降 30% 以上。

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