一种基于重用率和增益调度的无人机编队轨迹优化方法

《IEEE Access》：A Reuse-Rate-Driven and Gain-Scheduled MINCO Trajectory Optimization Method for UAV Formations

　　

摘要：

为了解决MINCO轨迹优化在多密度障碍环境中的局限性——即参数固定和环境适应能力差的问题，本文提出了一种基于重用率驱动的双模增益调度框架。通过构建双模增益调度优化框架，将障碍物的空间密度分布作为先验信息纳入考虑。在MINCO的时空集成建模下，实现了轨迹时间尺度和成本函数权重参数的自适应调度。此外，设计了一种考虑速度的排斥势场，以动态调整吸引力和排斥力的比例，有效缓解高速转弯时的局部峰值和振荡，同时提高机动过程中的轨迹质量。仿真结果表明，所提出的方法在稀疏和密集障碍物场景下均提高了通行效率和轨迹平滑度，并保持了编队的一致性。这为复杂环境中无人机编队的高效协同规划提供了理论参考。