多无人机协同任务规划：机制创新与技术突破

2026年2月27日 互联网

一、多无人机协同任务规划的技术背景与挑战

在灾害救援、边境巡逻、农业监测等复杂场景中，单架无人机受限于续航、载荷与感知能力，难以独立完成大规模任务。多无人机协同通过任务分解、资源互补与动态协作，可显著提升任务执行效率与覆盖范围。然而，动态环境下的协同机制设计面临三大核心挑战：

  1. 网络拓扑动态性：无人机高速移动导致网络拓扑频繁变化，传统路由协议易出现链路断裂与路由环路，影响任务指令的实时传输。
  2. 任务异构性：不同任务对无人机资源（如传感器类型、计算能力）与时间窗口的要求差异显著，需兼顾任务优先级与资源约束的分配策略。
  3. 航路协同约束：多无人机需在三维空间中规划无冲突航路，同时满足任务时空关联性（如同时抵达目标区域）与能耗均衡要求。

针对上述问题，本文提出一套完整的协同任务规划技术框架，涵盖网络路由、任务分配与航路规划三个关键模块。

二、基于位置辅助的动态路由协议设计

1. 邻居可靠性评估机制

传统AODV路由协议在无人机网络中易因节点高速移动导致链路失效。本文提出基于邻居可靠性的路由选择策略，通过以下步骤优化路径稳定性：

  • 历史链路质量建模：记录邻居节点在过去T时间窗口内的数据包接收率（PRR）与信号强度（RSSI），计算加权可靠性评分： 
    1. Reliability_score = α * PRR + β * (RSSI_max - RSSI_current) / RSSI_range

    其中α、β为权重系数，通过实验确定最优值（如α=0.6, β=0.4）。

  • 动态路由表更新：每个节点维护邻居可靠性表，每Δt时间（如1秒）更新一次评分，优先选择评分高于阈值（如0.7）的节点作为下一跳。

2. 两跳邻居信息辅助选路

为解决局部最优导致的路由空洞问题，引入两跳邻居信息扩展选路视野：

  • 局部拓扑感知：节点通过周期性HELLO包交换获取两跳邻居位置信息，构建局部拓扑图。
  • 路径代价计算：当直接邻居可靠性不足时，评估通过两跳中转的路径代价（包括跳数与链路质量），选择总代价最小的路径。

实验表明，该协议在100m×100m模拟场景中，分组到达率提升至98.2%，传输时延降低至传统协议的43%。

三、两阶段异构任务分配模型

1. 任务空闲时间窗建模

针对任务对时间窗口的硬约束，定义任务时间窗为[T_start, T_end]，并引入松弛变量ΔT表示可容忍的延迟范围。任务分配需满足：

  1. T_start_i - ΔT_i ≤ T_arrival_j ≤ T_end_i + ΔT_i

其中T_arrival_j为无人机j抵达任务i的时间。

2. 贪婪算法与粒子群优化的两阶段求解

  • 阶段一：贪婪初始化
    按任务优先级排序，依次为每个任务分配当前可用且满足时间窗的无人机，优先选择剩余能量高的个体以平衡负载。
  • 阶段二：粒子群优化
    将任务分配方案编码为粒子位置向量，以任务完成率与能耗均衡为优化目标： 
    1. min F = w1 * (1 - Completion_rate) + w2 * Energy_variance

    通过粒子速度与位置更新迭代搜索最优解，实验显示该策略在20无人机、50任务场景中，任务完成率提升15%，能耗标准差降低22%。

四、改进蚁群算法的协同航路规划

1. 信息素吸引/排斥机制

传统蚁群算法易陷入局部最优，本文引入排斥信息素防止路径重叠：

  • 吸引信息素：沿优质路径释放，引导后续无人机选择该路径。
  • 排斥信息素：在已规划路径周围释放，强制其他无人机探索未覆盖区域。
    信息素更新规则为： 
    1. τ_ij(t+1) = (1 - ρ) * τ_ij(t) + Δτ_ij_attract - Δτ_ij_repel

    其中ρ为挥发系数，Δτ_ij_attract与Δτ_ij_repel分别为吸引与排斥信息素增量。

2. 协同航程更新机制

为满足多无人机同时抵达目标的时间协同约束，定义航程协同因子：

  1. Sync_factor = |T_arrival_i - T_target| / T_target

在路径搜索中，优先选择Sync_factor小的路径，并通过动态调整信息素挥发速率（ρ）强化时间约束：

  1. ρ = ρ_base * (1 + k * Sync_factor)

其中k为调节系数，实验中取k=0.5可有效平衡路径长度与时间协同性。

五、实验验证与结果分析

在MATLAB/Simulink环境中搭建10无人机、20任务仿真场景，对比本文方法与行业常见技术方案的性能：
| 指标 | 本文方法 | 传统方法 | 改进幅度 |
|——————————|—————|—————|—————|
| 任务完成率 | 96.5% | 82.3% | +17.2% |
| 平均航路冲突次数 | 0.8次 | 3.2次 | -75% |
| 能量消耗标准差 | 12.4J | 28.7J | -56.8% |

结果表明，本文提出的协同机制可显著提升多无人机任务规划的可靠性与效率，尤其在动态环境与异构任务场景中优势明显。

六、应用场景与扩展方向

该技术框架已应用于某灾害救援项目中，实现12架无人机在20平方公里区域内的协同搜索与物资投放。未来可结合数字孪生技术构建实时环境模型，进一步优化动态任务重分配与容错机制。此外，探索与边缘计算结合，降低对无人机本地计算资源的依赖，也是值得研究的方向。

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