【无人集群系列---无人机集群编队算法】
- 一、核心目标
- 二、主流编队控制方法
- 1. 领航-跟随法（Leader-Follower）
- 2. 虚拟结构法（Virtual Structure）
- 3. 行为法（Behavior-Based）
- 4. 人工势场法（Artificial Potential Field）
- 5. 群体智能优化算法
- 三、关键技术支撑
- 四、应用场景
- 五、发展趋势
一、核心目标
- 编队生成与保持
确保无人机按预设几何形状（如三角形、菱形）飞行，并在运动过程中维持稳定性。典型场景包括队形收缩、扩张和旋转控制。 - 避障与路径规划
实时感知障碍物并动态调整路径，避免碰撞且最小化编队形变。 - 通信与协同
通过低延迟通信网络（如5G、UWB）共享位置、速度等信息，支持分布式决策。 - 容错性与鲁棒性
在部分无人机故障或通信中断时，仍能保持编队功能正常运行。
二、主流编队控制方法
1. 领航-跟随法（Leader-Follower）
- 原理：指定一架无人机为领航者，其余跟随者基于领航者状态调整自身位置。
- 优点：逻辑简单，计算量低，适合线性编队。
- 缺点：过度依赖领航者，难以处理复杂队形变换。
无人机编队控制Python代码实现（领航-跟随法）
领航-跟随法通过指定领航者与跟随者的相对位置偏移量实现编队控制。
(1) 基础控制框架
import numpy as np
import rospy
from geometry_msgs.msg import PoseStamped, TwistStamped
class LeaderDrone:
def __init__(self, id):
self.id = id
self.position = np.array([0.0, 0.0]) # 初始位置
self.velocity_pub = rospy.Publisher(f"/uav{id}/cmd_vel", TwistStamped, queue_size=10)
def update_position(self, new_pos):
self.position = new_pos # 位置更新
class FollowerDrone:
def __init__(self, id, leader, offset):
self.id = id
self.leader = leader
self.offset = offset # 编队偏移量(x,y)
self.position = np.array([0.0, 0.0])
self.sub = rospy.Subscriber(f"/uav{self.leader.id}/position", PoseStamped, self.update_target)
def update_target(self, msg):
leader_pos = np.array([msg.pose.position.x, msg.pose.position.y])
self.target_pos = leader_pos + self.offset # 计算目标位置
def pid_control(self):
error = self.target_pos - self.position
cmd = TwistStamped()
cmd.twist.linear.x = 0.8 * error # X轴比例系数
cmd.twist.linear.y = 0.8 * error:ml-citation{ref="1" data="citationList"} # Y轴比例系数
self.velocity_pub.publish(cmd) # 发布控制指令
(2)编队动力学模型
def quadcopter_dynamics(state, u, dt):
"""四旋翼动力学模型
Args:
state: [x, y, vx, vy]
u: [ax, ay] 控制加速度
dt: 时间步长
Returns:
new_state: 更新后的状态
"""
x, y, vx, vy = state
new_vx = vx + u*dt - 0.1*vx # 含空气阻尼项
new_vy = vy + u*dt - 0.1*vy
new_x = x + new_vx*dt
new_y = y + new_vy*dt
return np.array([new_x, new_y, new_vx, new_vy]) # 状态更新
(3)编队参数设置
# 三角形编队配置
formation_config = {
"leader": LeaderDrone(0),
"followers": [
FollowerDrone(1, offset=(0, 5)), # 右侧无人机
FollowerDrone(2, offset=(5, 0)), # 前方无人机
FollowerDrone(3, offset=(-5, 0)) # 左侧无人机
]
}
（4）主控制循环
def main():
rospy.init_node("drone_formation")
rate = rospy.Rate(20) # 20Hz控制频率
while not rospy.is_shutdown():
# 领航者路径规划（示例：直线运动）
leader_pos = formation_config["leader"].position + np.array([0.1, 0])
formation_config["leader"].update_position(leader_pos)
# 跟随者控制
for follower in formation_config["followers"]:
follower.pid_control()
rate.sleep()
2. 虚拟结构法（Virtual Structure）
- 原理：将编队视为刚性虚拟结构，每个无人机对应结构上的固定点，通过控制虚拟结构的整体运动实现编队移动。
- 优点：队形精度高，支持复杂几何形状。
- 缺点：需全局定位系统，动态避障能力弱。
代码实现
import numpy as np
from mavsdk import System
class DroneController:
def __init__(self, drone_id):
self.id = drone_id
self.current_pos = np.array([0.0, 0.0]) # 当前坐标(X,Y)
self.target_pos = np.array([0.0, 0.0]) # 目标坐标
self.drone = System() # MAVSDK无人机实例
async def connect(self):
await self.drone.connect(system_address=f"udp://:{14540 + self.id}")
async def update_position(self):
async for position in self.drone.telemetry.position():
self.current_pos = np.array([position.latitude,
position.longitude]) # 更新实时位置
async def move_to_target(self):
error = self.target_pos - self.current_pos
# PID控制算法实现
vx = 0.6 * error # 比例系数调节
vy = 0.6 * error
await self.drone.action.set_velocity_ned(
VelocityNedYaw(vx, vy, 0, 0)) # 发送速度指令
async def formation_control():
# 创建虚拟结构与4架无人机
vs = VirtualStructure(shape='rectangle', size=(8,5))
drones = [DroneController(i) for i in range(4)]
vs.members = drones
# 初始化连接与位置分配
for drone in drones:
await drone.connect()
vs.assign_positions()
# 主控制循环（10Hz更新频率）
while True:
# 虚拟结构中心移动（示例：直线运动）
vs.center += np.array([0.01, 0]) # 每秒向东移动0.01度
# 更新各无人机目标位置
for drone in vs.members:
drone.target_pos = vs.update_drone_target(drone)
await drone.move_to_target()
await asyncio.sleep(0.1) # 控制周期100ms
3. 行为法（Behavior-Based）
- 原理：定义多种行为规则（如避障、跟随、巡航），通过行为优先级动态调整无人机动作。
- 优点：环境适应性强，支持动态任务切换。
- 缺点：行为规则设计复杂，需解决冲突仲裁问题。
代码实现
（1）基本行为控制
import numpy as np
import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
class BehaviorController:
def __init__(self, drone_id):
self.id = drone_id
self.neighbors = [] # 邻近无人机位置列表
self.obstacles = [] # 障碍物位置列表
# 聚集行为（保持队形）
def flocking_behavior(self):
cohesion = np.zeros(2)
for pos in self.neighbors:
cohesion += (pos - self.position) * 0.5 # 聚集系数
return cohesion / len(self.neighbors) if self.neighbors else np.zeros(2)
# 避障行为（排斥力场）
def avoidance_behavior(self):
repulsion = np.zeros(2)
for obs in self.obstacles:
vec = self.position - obs
distance = np.linalg.norm(vec)
if distance < 3.0: # 安全距离阈值
repulsion += (vec / distance**2) * 2.0 # 排斥力强度系数
return repulsion
（2）多行为协同控制
class DroneSwarm:
def __init__(self, num_drones):
self.drones = [BehaviorController(i) for i in range(num_drones)]
self.cmd_pubs = [rospy.Publisher(f"/uav{i}/cmd_vel", Twist, queue_size=10)
for i in range(num_drones)]
def update_neighbors(self):
# 通过UDP广播交换位置信息
for drone in self.drones:
drone.neighbors = [d.position for d in self.drones if d.id != drone.id]
def control_cycle(self):
for drone in self.drones:
flock_vel = drone.flocking_behavior()
avoid_vel = drone.avoidance_behavior()
# 行为权重动态调整（示例参数）
final_vel = 0.6*flock_vel + 1.2*avoid_vel #
# 生成控制指令
cmd = Twist()
cmd.linear.x = final_vel
cmd.linear.y = final_vel
self.cmd_pubs[drone.id].publish(cmd)
（3）ROS通信集成
if __name__ == "__main__":
rospy.init_node("swarm_control")
swarm = DroneSwarm(5) # 创建5机编队
rate = rospy.Rate(10) # 10Hz控制频率
while not rospy.is_shutdown():
swarm.update_neighbors() # 更新邻居信息
swarm.control_cycle()
rate.sleep()
4. 人工势场法（Artificial Potential Field）
- 原理：构建虚拟势场（吸引力和排斥力），通过合力控制无人机运动方向。
- 优点：避障实时性好，物理意义直观。
- 缺点：易陷入局部极小值，参数调节敏感。
5. 群体智能优化算法
三、关键技术支撑
- 通信技术：低延迟、高可靠性的通信网络，支持实时数据交换。
- 自主导航：结合GPS、视觉SLAM等技术实现精确定位与路径跟踪。
- 分布式决策：基于多智能体系统（MAS）理论，实现去中心化协同控制。
四、应用场景
- 军事领域：协同侦察、电子干扰、饱和攻击。
- 民用领域：物流运输、农业植保、灾害救援。
- 科研领域：群体行为模拟、复杂环境探索。
