35、无人机群导航与轨迹规划技术解析

无人机群导航与轨迹规划技术解析

1. 引言

无人机（UAV）能够在没有人类操作员在机上的情况下远程操作。凭借出色的机动性、灵活性、易于部署、高性能、低维护成本以及自适应高度等特点，它广泛应用于民用和军事领域，如野火监测、交通控制、应急救援、医疗领域和智能交通等，还能为不同环境提供广泛的覆盖感知。

随着技术发展，无人机通信从 3G 演进到 5G，5G 蜂窝网络不仅增强了无人机的宽带通信，还使无人机能够作为飞行基站和地面蜂窝站的网关。然而，导航和轨迹规划是无人机面临的关键问题，在复杂环境中规划无人机轨迹以及建立能避免碰撞的无人机网络是应用中的重大挑战。为实现无人机群的高效安全运行，轨迹规划成为研究热点。下面将对无人机群的架构、应用、导航和轨迹规划技术进行全面综述。

2. 无人机技术背景

2.1 无人机架构

无人机架构由三层组成，分别与数据收集、处理和操作相关。数据收集层包含传感器、光探测器和相机等设备，其他层则有处理设备、控制系统以及与地图和决策相关的系统。

中央控制系统负责控制无人机在现实环境中的轨迹，具体组件如下：
- 速度控制器：提供高频信号以操作无人机电机并控制其速度。
- 定位系统：计算无人机的时间和位置信息，确定飞机的坐标和高度。
- 飞行控制器：通过读取定位系统信息管理飞行操作，同时控制通信。
- 电池：采用锂聚合物等能提供高能量和长航程的材料制成，还可添加其他电池以支持长距离飞行。
- 云台：稳定无人机的三维轴。
- 传感器：用于捕捉 3D 图像或检测和避免碰撞。

2.2 无人机群现状

无人机可以作为一个群体执行不同的操作场景。近期研究借鉴自然界中昆虫和鸟类的群体行为，如蜜蜂和鹰的飞行模式，为无人机任务提供智能解决方案。无人机群能够通过大量无人机之间的智能交互进行复杂的集体操作，提供高效的战术操作，并且具备容错能力。一个无人机群可以执行各种任务，如搜索、目标跟踪、高精度搜索和监视等，这些任务由导航、制导和控制系统管理，同时人工智能技术也用于无人机系统的智能机动、轨迹规划和群体交互。

2.3 无人机群优势

与单个无人机相比，无人机群具有诸多优势，具体对比如下：
| 特征 | 单个无人机 | 无人机群 |
| — | — | — |
| 操作持续时间 | 差 | 高 |
| 可扩展性 | 有限 | 高 |
| 任务速度 | 慢 | 快 |
| 独立性 | 低 | 高 |
| 成本 | 高 | 低 |
| 通信需求 | 高 | 低 |
| 雷达横截面 | 大 | 小 |

具体优势如下：
- 同步行动 ：无人机群可以同时从不同位置收集信息，并利用这些信息为复杂任务构建决策模型。
- 时间效率 ：能够减少搜索或监测任务的时间，例如用于检测核辐射以构建救援地图。
- 团队互补 ：异构无人机群可以在不同操作和任务中实现集成，获得更多优势。
- 可靠性 ：提供更强的容错能力和灵活性，即使单个无人机任务失败，其他成员仍可完成任务。
- 技术评估 ：随着集成系统和小型化技术的发展，可以生产出轻便小巧的无人机用于群体操作。
- 成本 ：使用多个低成本无人机执行复杂任务比使用单个高性能无人机成本更低。

2.4 无人机群应用

无人机群有广泛的应用场景，具体如下：
- 摄影测量 ：从扫描图像中提取定量信息并恢复点表面位置，例如低海拔热成像系统可按飞行计划观察特定区域。
- 安全与监视 ：通过相机进行视频监控，覆盖特定目标，还可用于交通控制和军事监测。
- 战场应用 ：帮助覆盖战场，收集情报并传输到地面接收站进行决策，定位敌方位置。
- 地球监测 ：通过传感器和处理单元监测地球物理过程和污染物水平。
- 精准农业 ：帮助喷洒农药，监测特定区域并分析数据以做出喷洒决策。
- 灾害管理和货物配送 ：在灾害救援中提供协助，运送紧急医疗物资，评估风险和损失，一些公司还利用无人机群进行货物配送。
- 医疗应用 ：收集不同医疗层面的数据，例如通过星型网络拓扑使用无线电警报技术分配资源，包括数据收集、报告和处理三个阶段。

3. 群体通信和控制系统架构

设计高效稳定的无人机群通信架构和协议时，需要考虑以下挑战：
- 随着无人机应用的增加，频谱需求上升。
- 需要更高的带宽和数据速率来支持多个无人机监测应用的上行数据流量，因此需要开发新策略处理大数据流量。
- 上下行通信需要异构的服务质量（QoS）以集成无人机在群体中的操作。
- 无人机群具有高机动性和动态拓扑，需要高可靠性和低延迟的通信网络。
- 能够管理频谱拥挤问题，无人机可在不同的 IEEE 频段上运行，并与蓝牙、Wi-Fi 等无线技术通信。

3.1 集中式通信架构

集中式通信架构以地面控制站（GCS）为中心，GCS 与所有无人机群成员进行通信。这种架构可以从单个无人机扩展到管理多个无人机，GCS 监控无人机群，进行决策以管理无人机的速度和位置，并提供消息控制以实现无人机之间的通信。

3.2 分布式通信架构

随着无人机数量的增加，分布式通信架构可减少连接到中央网络的无人机数量，使部分无人机具有独立性。长距离飞行时，无人机可能会失去与中央网络的连接，因此需要分布式网络进行实时交互通信。
- 单组群自组织架构 ：群内通信不依赖基础设施，通过特定无人机作为网关与基础设施进行单点连接。部分无人机作为中继节点转发数据，成员可实时共享信息以提高协作控制和效率。网关可减轻其他无人机的负担，扩展通信范围并加快机动性能，但要求所有无人机的飞行模式相似。
- 多组群自组织架构 ：将多个单组群网络组合，每个网络有中央架构和特定应用。通信机制在组内和组间有所不同，由基础设施定义组间通信，网关无人机负责连接基础设施和协调不同组的任务，有助于进行多任务应用和联合多战区军事行动。
- 多层群自组织架构 ：适用于广泛的无人机，相邻同类型无人机形成专用网络作为通信基础设施的第一层。无人机网关有不同类型的套件，第二层连接到最近的网关，第三层不要求任意两架无人机直接通信，同一组内的无人机在第一层进行互连。该架构可补偿无人机节点的增减，快速实现网络重建，适用于复杂任务和大量无人机的场景。

不同通信架构的优缺点总结如下：
| 架构类型 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 集中式通信架构 | 便于统一管理和决策 | 对中央控制站依赖大，扩展性有限 |
| 单组群自组织架构 | 内部通信灵活，网关减轻负担 | 要求飞行模式相似，通信稳定性受影响 |
| 多组群自组织架构 | 支持多任务和多战区行动 | 架构复杂，协调难度大 |
| 多层群自组织架构 | 可快速重建网络，适应复杂场景 | 技术要求高，实现成本可能较高 |

下面是无人机群通信架构的选择流程：

graph LR
    A[确定无人机数量和任务复杂度] --> B{数量少且任务简单?}
    B -- 是 --> C[集中式通信架构]
    B -- 否 --> D{任务相对单一且飞行模式相似?}
    D -- 是 --> E[单组群自组织架构]
    D -- 否 --> F{是否为多任务多战区行动?}
    F -- 是 --> G[多组群自组织架构]
    F -- 否 --> H[多层群自组织架构]

通过对上述内容的了解，我们可以更全面地认识无人机群的相关技术，为其在不同领域的应用提供理论支持和实践指导。后续将继续探讨无人机群的导航和轨迹规划技术。

4. 导航和路径规划

导航过程和轨迹规划对于无人机至关重要。在复杂环境中规划无人机轨迹，以及建立能让无人机避免碰撞并考虑其动力学特性的网络，是无人机应用面临的主要挑战。为实现无人机群的高效安全运行，需要智能地估计飞行计划，因此无人机轨迹规划成为研究热点。

4.1 导航和轨迹规划的重要性

在复杂环境中，存在众多障碍物，规划无人机轨迹是一大挑战。同时，建立一个能让多架无人机避免碰撞、考虑动力学特性的网络，是无人机群应用的重要需求。良好的导航和轨迹规划能确保无人机在执行任务时的安全性和效率，避免与障碍物碰撞，合理分配资源，提高任务完成质量。

4.2 主要挑战

• 复杂环境 ：复杂环境中障碍物众多，如建筑物、树木、其他飞行器等，增加了轨迹规划的难度。
• 多无人机协调 ：在无人机群应用中，需要协调多架无人机的飞行，避免相互碰撞，同时考虑它们的动力学特性，确保飞行的安全性和稳定性。
• 实时性要求 ：无人机在飞行过程中可能会遇到各种突发情况，如突发障碍物、任务变更等，需要实时调整轨迹，对规划算法的实时性要求较高。

5. 经典的无人机群导航和路径规划技术

经典的无人机群导航和路径规划技术是早期发展起来的方法，具有一定的理论基础和实践经验。

5.1 基于搜索算法的方法

• A*算法 ：A*算法是一种启发式搜索算法，通过评估节点的代价函数，选择最优路径。它结合了广度优先搜索和贪心最佳优先搜索的优点，在搜索过程中考虑了节点到目标节点的估计代价和从起始节点到该节点的实际代价，能够快速找到最优路径。
• Dijkstra算法 ：Dijkstra算法是一种广度优先搜索算法，通过不断扩展节点，计算从起始节点到各个节点的最短路径。它不依赖启发式信息，能够保证找到全局最优路径，但搜索效率相对较低，在大规模环境中计算量较大。

5.2 基于优化算法的方法

• 遗传算法 ：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作，不断进化种群，找到最优解。它适用于复杂的优化问题，能够在较大的搜索空间中找到近似最优解，但收敛速度较慢，需要较长的计算时间。
• 粒子群算法 ：粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的行为，让粒子在搜索空间中不断移动，找到最优解。它具有收敛速度快、易于实现等优点，但容易陷入局部最优解。

这些经典技术的优缺点对比如下：
| 技术类型 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 基于搜索算法的方法（A*、Dijkstra） | 能够找到最优路径（在一定条件下），理论基础坚实 | 搜索效率可能较低，在大规模环境中计算量大 |
| 基于优化算法的方法（遗传算法、粒子群算法） | 适用于复杂问题，能在较大搜索空间中找到近似最优解 | 收敛速度可能较慢，容易陷入局部最优解 |

6. 反应式的无人机群导航和路径规划方法

反应式方法是根据无人机当前的感知信息实时调整飞行轨迹，具有较强的适应性和实时性。

6.1 基于传感器的方法

• 激光雷达 ：激光雷达通过发射激光束并测量反射光的时间，获取周围环境的三维信息。无人机可以根据激光雷达的数据，实时检测障碍物，并调整飞行轨迹，避免碰撞。
• 视觉传感器 ：视觉传感器如摄像头可以获取周围环境的图像信息，通过图像处理和分析技术，识别障碍物和目标。无人机可以根据视觉传感器的信息，实时调整飞行方向和速度。

6.2 基于行为的方法

• 避障行为 ：当无人机检测到障碍物时，采取避障行为，如改变飞行方向、升高或降低高度等，避免与障碍物碰撞。
• 跟随行为 ：在无人机群中，部分无人机可以跟随其他无人机的飞行轨迹，实现协同飞行。

反应式方法的特点如下：
- 实时性强 ：能够根据当前的感知信息实时调整轨迹，适应环境的变化。
- 适应性好 ：在复杂和动态环境中具有较好的性能，能够快速应对突发情况。
- 局部性 ：主要关注当前的局部信息，可能无法全局最优地规划轨迹。

7. 总结

无人机群在现代社会中具有广泛的应用前景，涵盖了摄影测量、安全与监视、战场应用、地球监测、精准农业、灾害管理和货物配送、医疗应用等多个领域。导航和轨迹规划是无人机群应用中的关键问题，面临着复杂环境、多无人机协调和实时性要求等挑战。

经典的导航和路径规划技术如基于搜索算法和优化算法的方法，具有一定的理论基础和实践经验，但在搜索效率和收敛速度等方面存在一定的局限性。反应式方法如基于传感器和行为的方法，具有实时性强和适应性好的优点，但可能无法全局最优地规划轨迹。

在实际应用中，需要根据具体的任务需求和环境特点，选择合适的导航和轨迹规划技术，或者将多种技术相结合，以实现无人机群的高效安全运行。未来，随着人工智能、传感器技术和通信技术的不断发展，无人机群的导航和轨迹规划技术将不断创新和完善，为无人机群在更多领域的应用提供有力支持。

以下是一个简单的决策流程图，帮助选择合适的规划技术：

graph LR
    A[确定任务环境和要求] --> B{环境是否复杂动态?}
    B -- 是 --> C[考虑反应式方法]
    B -- 否 --> D{是否需要全局最优解?}
    D -- 是 --> E[考虑经典搜索或优化算法]
    D -- 否 --> F[根据实际情况选择合适方法]

总之，无人机群技术的发展为我们带来了更多的机遇和挑战，我们需要不断探索和创新，推动无人机群技术的进步，使其更好地服务于社会。