【无人机编队】基于人工势场实现无人机编队动态规划附代码_leader-follower 动态优化

基于人工势场的无人机编队动态规划技术解析

一、人工势场法的基本原理

人工势场法由Khatib提出，其核心思想是通过虚拟势场引导无人机运动。目标点产生引力场，障碍物产生斥力场，无人机在合力作用下向目标移动并规避障碍。势场函数是该方法的核心数学工具：

1. 引力势函数：
   传统形式为二次函数：
   Uatt=12ξρ2(q,qg)U_{att} = \\frac{1}{2}\\xi \\rho^2(q, q_g)Uatt​=21​ξρ2(q,qg​)
   其中，$\xi$为增益系数，$\rho$为无人机与目标的欧氏距离。

2. 斥力势函数：
   通常定义为分段函数，当无人机与障碍物距离ρ(q,q0)≤ρ0\\rho(q, q_0) \\leq \\rho_0ρ(q,q0​)≤ρ0​时生效：
   Frep=(1ρ(q,q0)−1ρ0)1ρ2(q,q0)F_{rep} = \\left(\\frac{1}{\\rho(q, q_0)} - \\frac{1}{\\rho_0}\\right)\\frac{1}{\\rho^2(q, q_0)}Frep​=(ρ(q,q0​)1​−ρ0​1​)ρ2(q,q0​)1​
   斥力场的作用范围由ρ0\\rho_0ρ0​控制。

存在的问题：

• 局部极小值：当引力与斥力平衡时，无人机可能陷入停滞。
• 目标不可达：靠近目标时斥力过大可能导致震荡。

二、无人机编队动态规划的关键技术

编队控制需解决队形保持与动态避障两大问题，常用方法包括：

1. 编队控制方法：

   • Leader-Follower法：领航者规划全局路径，跟随者通过相对位置保持队形。
   • 虚拟结构法：将编队视为刚体结构，通过虚拟参考点协调运动。
   • 分布式协同：基于图论或一致性算法，实现无中心化控制。

2. 路径规划算法：

   • 人工势场法改进：结合A*算法处理大障碍物，或引入遗传算法优化参数。
   • 动态奖励策略：通过强化学习调整势场权重，提升路径平滑性。

三、人工势场法在编队中的具体实现

步骤1：势场定义与合力计算

1. 势场扩展：

   • 每个无人机需考虑目标引力、障碍斥力及队友间斥力（避免碰撞）。
   • 领航者与跟随者分别设计势场，例如领航者受目标引力，跟随者受领航者引力和障碍斥力。

2. 合力计算：
   合力Ftotal=Fatt+∑FrepF_{total} = F_{att} + \\sum F_{rep}Ftotal​=Fatt​+∑Frep​，方向决定运动趋势。

步骤2：动态路径更新

• 步长迭代法：根据当前合力方向与步长更新位置：
  qnext=qcurrent+step⋅Ftotal∥Ftotal∥q_{next} = q_{current} + step \\cdot \\frac{F_{total}}{\\|F_{total}\\|}qnext​=qcurrent​+step⋅∥Ftotal​∥Ftotal​​
  循环迭代直至到达目标。

步骤3：改进策略

• 子目标点插入：在局部极小值区域设置虚拟子目标，引导无人机跳出陷阱。
• 自适应斥力系数：利用残差神经网络动态调整斥力系数，平衡路径长度与避障效果。
• 混合算法：人工势场与RRT*结合，增强复杂环境适应性。

四、多智能体协同控制算法

1. 主从式编队：

   • 领航者优先级最高，跟随者通过势场保持相对位置。
   • 控制器设计使跟踪误差趋近于零，确保队形稳定。

2. 分布式避障：

   • 动态威胁判断：检测半径内障碍物触发斥力场，侧向障碍采用动态避让策略。
   • 极限环引导：引入速度引导项，避免群体分群和路径震荡。

五、ROS/Gazebo仿真框架

1. 仿真环境搭建：

   • 模型构建：使用URDF/Xacro文件定义无人机三维模型，Gazebo渲染。
   • 通信架构：每个无人机独立运行MAVROS节点（ROS接口）和PX4节点（飞控模拟），通过MAVLink协议传递指令。

2. 控制逻辑优化：

   • 脚本优化：重构编译脚本，减少资源占用，提升多机并行效率。
   • 数据交互：TF库实现位姿信息同步，话题发布/订阅机制传递状态数据。

六、挑战与未来方向

1. 现存问题：

   • 通信延迟：大规模编队中延迟可能导致决策不同步，需结合Lyapunov-Krasovskii方法优化。
   • 复杂环境适应性：动态障碍物与非结构化场景仍需更高鲁棒性。

2. 研究方向：

   • AI融合：深度强化学习用于动态势场调整。
   • 量子通信：提升编队通信安全性与实时性。

七、示例代码框架（Python伪代码）

class Drone: def __init__(self, position, target): self.pos = position self.target = target self.step_size = 0.1 def compute_attractive_force(self): distance = np.linalg.norm(self.target - self.pos) return self.att_gain * (self.target - self.pos) / distance def compute_repulsive_force(self, obstacles): rep_force = np.zeros(3) for obs in obstacles: vec_to_obs = self.pos - obs.position distance = np.linalg.norm(vec_to_obs) if distance < obs.radius: rep_force += (1/distance - 1/obs.radius) * (vec_to_obs / distance**3) return self.rep_gain * rep_force def update_position(self, obstacles): F_att = self.compute_attractive_force() F_rep = self.compute_repulsive_force(obstacles) F_total = F_att + F_rep if np.linalg.norm(F_total) > 0: self.pos += self.step_size * F_total / np.linalg.norm(F_total)# 仿真主循环drones = [Drone(...), ...] # 初始化编队obstacles = [...]  # 障碍物列表while not all_reached_target: for drone in drones: drone.update_position(obstacles) check_collisions()

八、参考文献

1. 吴芳, “室内移动机器人路径规划算法改进研究”, 2022.
2. 梅艺林 等, “基于人工势场法的复杂环境下多无人车避障与编队控制”, 2023.
3. 曹馨文 等, “自适应斥力系数的无人机路径规划”, 2024.
4. 四川腾盾科技专利, “基于人工势场的无人机避障路径规划方法”, 2025.
5. 路梦源 等, “基于ROS和PX4的无人机编队协同飞行模型的仿真研究”, 2026.