【无人机编队】基于麻雀算法分布式无人机群自适应航迹规划和碰撞检测研究附Matlab代码

原创于 2025-12-17 12:48:11 发布 · 419 阅读

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#无人机 #算法 #分布式

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的迅猛发展，单一无人机已难以满足复杂场景的作业需求，无人机编队凭借其协同作业能力强、覆盖范围广、任务效率高的优势，在军事侦察、电力巡检、应急救援、智慧城市测绘等领域得到了广泛应用。例如，在大规模农田植保场景中，多架无人机编队协同作业可大幅提升喷洒效率，减少农药浪费；在地震灾害救援中，无人机编队能快速构建灾区三维地图，为救援决策提供精准数据支撑。

然而，无人机编队在实际运行中面临着两大核心痛点：一是动态环境下的自适应航迹规划难题。编队作业环境往往复杂多变，存在建筑物、山脉、电线等静态障碍物，以及鸟类、其他飞行器等动态干扰因素，传统航迹规划算法难以快速响应环境变化，容易导致航迹冗余或任务中断；二是编队内多机碰撞与避障问题。分布式无人机群无中心节点统一调度，各无人机需自主感知周边态势，若碰撞检测与避障机制滞后，极易引发编队内碰撞或与外部障碍物剐蹭，造成设备损坏和任务失败。

在这样的背景下，源于生物启发的智能优化算法为解决上述问题提供了新的思路。其中，麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）凭借其收敛速度快、全局搜索能力强、鲁棒性高的特点，成为分布式无人机群航迹规划与碰撞检测的理想技术方案。该算法模拟麻雀觅食与反捕食的行为，通过生产者、追随者和警戒者的角色分工，实现对最优解的高效搜索，能够快速适应动态环境变化，为无人机编队提供实时、可靠的航迹规划与碰撞规避策略。本文将深入探讨基于麻雀算法的分布式无人机群自适应航迹规划与碰撞检测技术，剖析其核心原理、实现流程及应用价值。

一、核心基础：麻雀算法的原理与特性解析

（一）麻雀算法的生物启发机制

麻雀算法是2020年提出的一种新型群智能优化算法，其灵感来源于麻雀的群体觅食行为和反捕食策略。在自然界中，麻雀群体觅食时存在明确的角色分工：少数处于种群外围且视力较好的麻雀作为“生产者”，负责寻找食物丰富的区域；大部分麻雀作为“追随者”，跟随生产者觅食以提高觅食效率；此外，种群中还会有少量“警戒者”，时刻警惕天敌威胁，一旦发现危险便发出信号，整个种群立即调整位置规避风险。

这种生物行为被抽象为算法的核心逻辑：生产者通过全局搜索确定潜在的最优解区域（食物丰富区），追随者通过局部搜索在生产者发现的区域内进一步优化解（跟随觅食），警戒者则通过随机搜索监测解的可行性，若发现解处于局部最优或存在风险（天敌威胁），则引导种群重新搜索，实现全局最优解的动态更新。

（二）麻雀算法的核心特性与优势

相较于遗传算法、粒子群优化算法等传统智能优化算法，麻雀算法在无人机编队航迹规划场景中具有三大显著优势：一是全局搜索能力强，不易陷入局部最优。生产者的全局搜索与追随者的局部搜索相结合，既保证了算法对整体解空间的探索，又实现了对局部最优区域的精准挖掘，能够有效避免因局部最优导致的航迹不合理问题；二是收敛速度快，实时性表现优异。针对无人机编队动态环境下的航迹调整需求，麻雀算法无需复杂的迭代计算，可快速收敛至最优解，满足航迹规划的实时性要求；三是鲁棒性高，适应复杂环境。警戒者的随机扰动机制使算法能够快速响应环境变化，当外界出现新的障碍物或干扰时，可及时调整搜索方向，重新规划安全航迹。

此外，麻雀算法的参数设置较少，计算复杂度低，易于在无人机嵌入式系统中实现，这为分布式无人机群的自主决策提供了硬件适配基础，无需依赖强大的中心节点算力，符合分布式系统的轻量化需求。

二、系统架构：分布式无人机群的协同感知与决策框架

（一）分布式系统的核心组成

基于麻雀算法的分布式无人机群航迹规划与碰撞检测系统，采用“无中心节点、分布式感知、自主决策、协同避障”的架构设计，主要由三大模块组成：感知模块、决策规划模块和执行控制模块。

感知模块是系统的“眼睛”，负责获取无人机自身状态与周边环境信息。每架无人机通过搭载的GPS/北斗定位模块、IMU惯性测量单元、激光雷达、视觉传感器等设备，实时采集自身的位置、速度、姿态等状态数据，以及周边静态障碍物（如建筑物、树木）的坐标信息、动态障碍物（如鸟类、其他飞行器）的运动状态（位置、速度、航向）等环境数据。同时，通过无人机间的自组织通信网络，实现各无人机感知信息的交互共享，构建全局环境态势图。

决策规划模块是系统的“大脑”，基于麻雀算法实现自适应航迹规划与碰撞检测。该模块接收感知模块传输的信息，通过麻雀算法对航迹进行优化规划，并实时检测编队内无人机间的距离以及无人机与障碍物的距离，若发现碰撞风险，立即生成避障调整策略。由于采用分布式架构，每架无人机均搭载独立的决策规划单元，无需中心节点统一调度，大幅提升了系统的容错性和可靠性，即使部分无人机出现故障，也不会导致整个编队任务中断。

执行控制模块是系统的“手脚”，负责将决策规划模块生成的航迹指令转化为无人机的实际动作。通过控制无人机的动力系统、舵机系统等，调整无人机的飞行速度、航向和高度，确保无人机严格按照规划的航迹飞行，并及时响应避障指令，实现安全平稳的编队作业。

（二）分布式协同机制

分布式无人机群的协同核心在于“信息共享与局部决策全局最优”。各无人机通过自组织网络实现感知信息的实时交互，每架无人机不仅掌握自身周边的环境信息，还能获取编队内其他无人机的位置和状态信息。在决策过程中，每架无人机基于自身感知信息和共享信息，通过麻雀算法进行局部航迹规划，同时兼顾编队的整体任务目标（如保持编队队形、协同完成作业任务）。

例如，在编队飞行过程中，当某架无人机发现前方出现障碍物时，不仅会自主调整自身航迹避障，还会将障碍物信息共享给周边无人机，引导其他无人机提前调整航迹，避免因局部避障导致编队队形混乱。这种分布式协同机制既保证了各无人机的自主决策能力，又实现了编队的整体协同性，大幅提升了系统在复杂环境下的适应能力。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]闫少强,杨萍,刘卫东,等.基于GPSSA算法的复杂地形多无人机航迹规划[J].北京航空航天大学学报, 2023, 51(1):303-313.DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0984.

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