SARCL：一种基于搜索与救援任务的事件触发型鲁棒协作定位方案，用于在通信条件受限的情况下应对自主飞行器（AAV）编队的随机数据包丢失问题

《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》：SARCL: A Search-and-Rescue Oriented Event-Triggered Resilient Collaborative Localization Scheme Against Random Packet Dropout for AAV Platoon Under Limited Communication Conditions

事件触发机制与随机分布式卡尔曼滤波结合，提出SAR无人机编队在GNSS拒止环境下的协作定位方案，解决丢包问题与协方差矩阵计算难题，实验验证其鲁棒性优于现有方法。

　　

摘要：

由于通信资源有限以及全球导航卫星系统（GNSS）性能下降，对于搜索与救援自主飞行器（SAR-AAVs）的可靠定位带来了严峻挑战，而这种定位能力是成功执行SAR任务的前提。因此，本文根据SAR-AAV编队的相互几何关系，提出了一种基于事件触发的弹性协同定位方案，该方案在GNSS信号缺失或无固定参考点的情况下，利用飞行器间的相对距离-方位角-高度观测数据进行定位。具体而言，我们首先将事件触发机制集成到伯努利丢包模型中，以提高协同定位对随机数据包丢失的抵御能力，并优化通信资源的使用。为了解决误差协方差矩阵无法求解的问题，进一步推导出基于随机分布式卡尔曼滤波器（SDKF）的协同定位算法，该算法利用误差协方差矩阵的最小上界来获得SAR-AAV编队的递归状态估计公式，而非传统的解析解。此外，还通过推导估计误差的随机有界性，给出了SDKF的收敛条件。最后，通过三架配备了机载超宽带模块的P600 AAVs实验验证了所提方法的有效性，实验结果表明，在随机数据包丢失的情况下，该方法能够实现比现有方法更可靠的状态估计。

引言

近年来，先进的移动机器人，即自主飞行器（AAVs），在搜索与救援（SAR）领域展现出了巨大潜力。它们可以作为配备多种传感器的遥感平台，用于搜寻幸存者、提供紧急通信服务以及运送物资[1]、[2]、[3]、[4]，从而显著提高救援效率并减少救援人员的二次伤害和死亡风险。在执行SAR任务过程中，SAR-AAV的状态估计是最基本的技术。SAR任务的成败在很大程度上取决于可靠的位置信息，而这一信息是路径规划、自主控制以及幸存者定位的关键[5]、[6]、[7]、[8]。常见的定位方法包括基于惯性测量单元（IMU）的定位[9]、基于全球导航卫星系统（GNSS）的定位[10]、预先安装的地标定位方式（例如信道状态信息（CSI）定位节点）[11]以及基于固定特征的同步定位与地图构建（SLAM）[12]、[13]。然而，累积误差、锚点信号的遮挡以及非视距（NLOS）传播等因素总是会导致这些方法在SAR场景中的性能严重下降。