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在多无人机系统（MAS）应用中，编队控制与避障问题至关重要。研究人员针对集群式无人机编队展开研究，提出新的控制策略。结果显示该策略能减少通信开销，实现安全导航。这为大规模无人机系统分布式管理提供创新方案，提升其在复杂环境的适应性。
近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）技术发展迅猛，在各个领域都有广泛应用。从农业的农田监测、喷洒农药，到快递行业的货物配送，再到影视拍摄中的独特视角呈现，无人机都发挥着重要作用。随着应用场景的不断拓展，多无人机协同作业的需求日益增长，多无人机系统（Multi - Agent System，MAS）应运而生。
在多无人机系统中，编队控制是实现复杂任务的关键。然而，传统的集中式控制方式在面对大规模无人机编队时，暴露出诸多问题。比如，通信负担随着无人机数量的增加呈指数级增长，这就像一座城市的交通，车辆过多时道路就会拥堵不堪，通信信号也会因数据量过大而出现延迟、中断等问题，严重影响系统的稳定性和响应速度。同时，在复杂环境中，如城市高楼林立或山区等场景，无人机编队不仅要保持整齐的队形，还要避免与各种障碍物发生碰撞，这对传统控制方法来说是巨大的挑战。而且，固定翼无人机因其独特的动力学特性，有速度、转向半径等多种约束条件，使得控制难度进一步加大。因此，如何在满足这些约束条件的同时，实现高效的编队控制和可靠的避障，成为亟待解决的问题。
为了解决这些难题，研究人员开展了 “基于集群的无人机编队多约束避障控制” 的研究。虽然文中未提及具体研究机构，但他们的研究成果意义重大。
研究人员采用了多种关键技术方法。在模型构建方面，将固定翼无人机作为研究模型，通过一系列数学推导将其转化为二阶积分器系统，方便后续的控制研究。利用图论（Graph theory）来描述无人机之间的通信拓扑关系，清晰地界定了不同集群内和集群间的通信方式。引入人工势场法（Artificial Potential Field，APF），通过设计吸引势场函数和排斥势场函数，来调节无人机之间以及无人机与障碍物之间的距离。同时，基于集群式结构，设计了针对集群头和集群成员的控制律，并进行了稳定性分析。
研究结果主要体现在以下几个方面：
- 集群式结构的优势：将大规模无人机编队划分为多个子集群，每个子集群由一个集群头管理。这种结构使得集群能够灵活适应局部环境约束，减少了全局协调的复杂性。在通信方面，通过限制大部分交互在集群内部进行，由集群头负责集群间和全局通信，有效降低了通信开销，提升了系统的可扩展性和稳定性。
- 人工势场法的应用：利用 APF 方法，通过吸引势场函数和排斥势场函数，成功实现了无人机间的距离调节，确保在保持编队形状的同时避免碰撞。吸引势场函数在无人机距离合适时发挥作用，促使它们相互靠近以维持编队；排斥势场函数则在无人机接近障碍物或其他无人机时启动，使其远离危险区域。
- 控制律的设计：设计了适用于集群头和集群成员的控制律。集群头的控制律（uiH=uiαH+uiβH+uiγH）综合考虑了与邻居无人机的吸引和速度对齐、与障碍物的排斥以及对虚拟领导者的跟踪等因素；集群成员的控制律（uiM=uiαM+uiβM+uiγM）则主要确保其能跟随集群头并保持固定距离。
- 稳定性分析：通过定义能量函数并进行推导分析，证明了在该控制策略下，集群头系统的能量是非递增的，且不会超过初始能量。这表明控制律是收敛的，同时也证明了无人机之间不会发生碰撞，且所有集群头无人机的速度会渐近收敛到期望速度，与导航点的距离也有界。
研究结论和讨论部分表明，该研究提出的基于集群的分层控制策略以及基于此的 APF 方法，为大规模无人机系统的分布式管理提供了创新解决方案。它不仅显著降低了通信开销，还提高了无人机编队在复杂环境中的安全性和灵活性。通过考虑固定翼无人机的动态约束进行控制策略优化，增强了其实用性，为固定翼无人机群在实际应用中的高效部署奠定了坚实基础。这一研究成果发表在《Franklin Open》，有望推动无人机技术在更多领域的广泛应用，如智能交通、应急救援、军事行动等，为相关行业的发展带来新的机遇和变革。
