摘要
在通信条件有限且操作资源紧张的情况下，山地搜救任务需要多架无人机协同作业。现有的多无人机搜救方法往往依赖集中式任务分配或明确的协调机制，而全面覆盖策略则可能将过多的搜索精力投入到价值较低的区域，从而降低大规模环境下的搜救效率。为解决这些问题，本文提出了一种基于概率引导和信息素辅助的分布式协作搜救框架，无需中央控制即可实现无人机的自主决策。每架无人机根据自身观测结果、目标先验概率以及数字信息素信息独立选择行动路径，而间歇性通信与占用图融合则通过本地交互实现隐性协调。该框架通过结合概率吸引与信息素排斥作用，在兼顾目标追踪与空间探索的同时，避免不必要的重复搜索，从而保持有效的分布式协作。通过在通信距离受限的典型二维山地搜救模拟中对该框架进行测试，在传统覆盖型方法的基准场景下，该框架的搜救成功率与传统方法相当，同时将平均搜索步数从1074.2步和1005.0步降低到581.9步。随着搜索环境的扩大，其性能优势愈发明显，展现出在资源有限的条件下更高的搜救效率与任务可靠性。参数敏感性分析及可扩展性分析进一步表明，该框架在不同参数设置和搜索规模下仍能保持良好的稳定性与协作效率。这些结果证明，所提出的分布式搜救框架为通信和操作资源受限条件下的多无人机山地搜救任务提供了有效且可扩展的解决方案。
