摘要
无人机（UAV）蜂群在多区域覆盖任务中，易受无人机间通信受限和无人机故障的影响，从而导致资源分配失衡以及覆盖能力恢复缓慢。本文提出了一种面向通信受限条件下无人机蜂群的弹性自组织覆盖方法。该方法集成了基于记忆的随机目标选择、分布式颜色状态转换以及基于虚拟力的运动控制，使无人机仅依靠局部感知的相对位置和视觉状态信息，即可自主发现覆盖区域并调整自身的覆盖参与度，而无需进行显式的多跳无人机间消息交换。当前未被纳入覆盖任务的无人机被组织为巡逻预备队，持续监测覆盖状态变化，并在局部覆盖退化时可被重新调度。为加速故障后的恢复，提出了一种局部阈值调整机制，临时减弱前往受影响区域的巡逻无人机的排斥交互，从而实现无需全局参数调整的快速补位。任务导向的多区域弹性指标用于评估累积需求满足度和有效覆盖率。仿真实验评估了不同感知范围和区域数量下的覆盖效果，在单区域和多区域故障下的重复运行结果显示，与对比方法相比，该方法的平均任务时间、任务性能和综合弹性均更高。这些结果表明，颜色状态介导的局部感知、巡逻冗余机制以及局部重构策略能够有效提升无人机蜂群的弹性多区域覆盖能力。
