2020硕博无人机文献调研（4）

1. 微型无人机集群编队控制与协作算法研究，电子科技大学，周红梅
创新点：

1. 微型无人机研究现状
   
   
   
   
   
2. 群体避障控制研究进展
   
   
   3.无人机间交互方式
   无人机编队控制需要多智能体之间相互协同，通过有效的信息交互可以使得集群快速收敛于期望队形，并保证无人机之间保持相对安全的距离。因此，有效的机间交互方式必不可少。根据无人机是否需要全局信息，可以将信息交互的控制策略分为集中式控制、分布式控制以及分散式控制。
   
   集中式控制是指集群中的每一架无人机都需要与所有的无人机进行通信，交换各自的位置、运动速度、飞行姿态等信息，使得每一架无人机都掌握整个集群的全局信息。因此，我们可以假设集群中存在一个虚拟的掌握全局信息的中央调度器，由它与集群中的无人机进行通信，并决定每一个无人机的运动和输出。由于整个编队是在全局信息的作用下完成的，因此编队的准确度高，效果好。但当集群规模扩大时，机间交互的信息量大，无人机的通信负载和计算负载呈指数增长，通信延时的影响将显著增加，导致编队控制的失败甚至崩溃。

分布式控制则不需要集群中的所有成员进行信息交互，每架无人机只需要与有限范围内的相邻无人机进行通信，通过邻居无人机的影响进行下一步的运动。分布式控制方式没有中心点，因此降低了个体对控制中心的依赖，并且交互信息量小，计算量小，近年来越来越多的研究采用分布式控制方式。此外，分布式控制方式相较于集中式控制方式具体较好的容错能力、扩充能力。当有新的无人机加入编队时，分布式可以快速适应，而集中式则加大了信息交互的难度。由于分布式控制策略下，无人机的行为决策只依赖于相邻无人机，因此编队控制的精确
度低于集中式控制。

分散式控制的结构最为简单，每架无人机只与编队中的特定点保持相对关系，不与其他无人机进行通信。这种方式既没有控制中心，也不受相邻无人机影响，因此计算量最小，编队控制的效果最差。

4. 群集运动理论
   
   
   
5. 无人机避障理论
   当遇到障碍物时，集群根据障碍物形状，或缩小集群通过障碍物缝隙，或编队分离绕过障碍物后恢复编队。然而现实中的障碍物总是不规则的，凹凸性及轮廓特性差异很大。目前，针对这类障碍物一般采取凸化处理，将形状不规则的障碍物转化为面障碍或者圆形障碍。 本文借鉴在障碍物表面构造虚拟智能体的思想，结合人工势场法，实现微型无人机集群的避障功能。当微型无人机与障碍物之间的距离小于某一值 d时，微型无人机受到来自障碍物表面虚拟智能体的排斥力，以此避免微型无人机与障碍物发生碰撞；当两者之间的距离大于 d时，微型无人机不受障碍物影响。我们称距离 d为障碍物排斥距离。