固定翼无人机集群协同搜索算法设计与实现

1. 项目背景与核心挑战

固定翼无人机集群协同搜索在灾害救援、区域监测等场景中具有重要应用价值。但复杂环境下的异构集群协同面临三大核心挑战：首先是动态障碍物规避问题，传统基于规则的方法难以应对突发障碍；其次是异构无人机的能力差异导致任务分配不均；最后是实时决策的计算复杂度随集群规模指数级增长。

我在参与某次山区搜救任务时，曾遇到四旋翼与固定翼混合编队因避障策略不统一导致碰撞的情况。这促使我深入研究自适应决策算法，最终形成了这套融合分布式优化与局部避障的解决方案。

2. 系统架构设计解析

2.1 分层决策框架设计

系统采用"集中规划-分布执行"的混合架构：

• 全局层：基于改进的Voronoi图进行区域划分
• 个体层：每个无人机运行局部避障控制器
• 通信层：采用TDMA协议避免信道冲突

matlab复制% 全局任务分配示例
areas = voronoiPartition(envMap, droneSpecs);
assignments = hungarianAlgorithm(areas, droneCapabilities);

2.2 异构特性建模方法

针对不同机型建立统一的能力评估模型：

1. 机动性指标：转弯半径/爬升率归一化
2. 载荷指标：传感器有效载荷系数
3. 续航指标：剩余航时权重系数

关键技巧：固定翼无人机需特别考虑最小转弯半径约束，在代码中体现为运动学模型的硬限制条件。

3. 核心算法实现细节

3.1 自适应决策算法

基于改进的DDPG算法设计决策网络：

matlab复制classdef AdaptiveAgent < handle
    properties
        actor_network
        critic_network
        noise_process
    end
    methods
        function action = decide(self, observation)
            % 添加Ornstein-Uhlenbeck噪声
            noise = self.noise_process.sample();
            raw_action = self.