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🔥内容介绍

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着无人机技术的快速迭代与集群协同能力的提升，多无人机并行数据采集已在农业监测、灾害评估、环境感知、城市测绘等领域展现出显著应用价值。相较于单无人机作业，多无人机协同能够通过区域分片、任务并行的方式大幅提升数据采集效率，突破单设备续航与覆盖范围的局限。然而，复杂动态环境（如未知障碍物、通信干扰、气流扰动）、多机协同冲突、能量消耗约束及数据采集精度要求等多重挑战，对无人机轨迹规划的鲁棒性、高效性与闭环可控性提出了严苛要求。

传统轨迹规划方法多采用细粒度控制策略，虽能保证轨迹精度，但计算复杂度高、实时性差，难以适配大规模无人机集群的并行作业需求。粗粒度闭环控制通过降低控制频率、简化局部决策逻辑，在平衡计算效率与控制精度的同时，为大规模集群协同提供了可行路径。同时，无人机检测作为轨迹安全执行的前提，需精准识别动态障碍物、集群内无人机位置关系及目标区域特征，为轨迹动态调整提供数据支撑，二者的协同优化成为提升多无人机并行数据采集性能的核心关键。

1.2 研究意义

本研究的理论意义在于构建粗粒度闭环控制与无人机检测相融合的多无人机轨迹规划框架，突破传统规划方法在动态环境适应性与大规模集群兼容性上的瓶颈，丰富多智能体协同控制与路径优化的理论体系。通过融合多源传感器数据与智能优化算法，为多无人机并行作业的轨迹设计提供新的技术范式，填补粗粒度闭环策略在动态数据采集场景中的应用空白。

实践意义在于解决多无人机并行数据采集中的效率、能耗与精度平衡问题，提出的轨迹设计与检测方法可直接应用于农业植保、灾害救援、环境监测等实际场景。通过降低轨迹规划的计算复杂度、优化能量消耗、提升动态避障能力，能够显著延长集群作业续航时间、提高数据采集完整性与精度，为实际工程应用提供高效、可靠的技术方案。

二、核心技术与研究现状

2.1 多无人机并行数据采集技术

多无人机并行数据采集的核心在于任务分配与协同调度，需基于目标区域特征与无人机性能参数，实现区域的高效划分与任务的动态均衡。目前主流的任务分配方法包括基于K-means的区域分片算法、遗传算法优化的任务调度策略及分布式协同分配框架，能够确保每架无人机负责特定子区域的采集任务，避免作业重叠与区域遗漏。同时，数据采集质量的保障依赖于多源传感器（IMU、激光雷达、摄像头、GNSS）的数据融合，通过卡尔曼滤波、粒子滤波等算法实现状态估计，提升位置定位与数据采集精度。

2.2 粗粒度闭环轨迹设计技术

粗粒度闭环轨迹设计以“全局规划-局部调整-状态反馈-轨迹修正”为核心逻辑，通过降低局部控制的采样频率与决策维度，减少计算开销，适配大规模集群作业。与细粒度控制相比，其核心优势在于以可接受的局部精度损失换取全局效率的提升，同时通过闭环反馈机制补偿误差。目前相关研究多结合粒子群算法、A*算法、RRT算法等优化策略，实现轨迹的全局规划与动态调整。例如，改进粒子群算法通过动态权重调整与多目标优化，可在缩短路径长度的同时，降低能量消耗与避障风险；粗粒度控制架构则通过分层设计，将全局轨迹规划与局部动态调整分离，提升系统的鲁棒性与实时性。

2.3 无人机检测技术

无人机检测是轨迹安全执行的前提，主要包括障碍物检测、集群内无人机定位与目标区域识别三大核心任务。在动态环境中，基于计算机视觉的检测方法（如YOLO、SSD等深度学习算法）与SLAM技术结合，能够实现障碍物的实时识别与位置估计；通过纯方位定位与多机数据融合，可提升集群内无人机的相对位置检测精度，避免碰撞冲突。此外，视觉里程计技术通过连续图像帧分析，能够辅助无人机定位，为轨迹修正提供数据支撑，进一步提升闭环控制的可靠性。

2.4 研究现状总结

目前，多无人机轨迹规划、数据采集与检测技术均已取得一定进展，但三者的协同优化仍存在不足：现有粗粒度轨迹设计多聚焦于静态环境，动态障碍物适应性较弱；无人机检测与轨迹规划的联动机制不完善，检测结果的实时反馈与轨迹调整的衔接存在延迟；多目标优化（效率、能耗、精度）的均衡策略尚未成熟。本研究旨在针对上述问题，构建融合检测与闭环控制的粗粒度轨迹设计方法，实现多无人机并行数据采集的高效协同。

三、研究目标与关键问题

3.1 研究目标

本研究旨在提出一种面向并行数据采集的多无人机粗粒度闭环轨迹设计与检测一体化方法，实现以下核心目标：一是构建分层式粗粒度闭环控制框架，平衡大规模集群的计算效率与轨迹控制精度；二是融合多源检测数据，实现动态障碍物、集群位置及目标区域的精准识别与实时反馈；三是通过多目标优化算法，实现轨迹长度、能量消耗、数据采集精度的协同优化；四是通过仿真与实验验证，证明所提方法在复杂动态环境中的适应性与优越性。

3.2 关键问题

• 动态环境适应性问题：如何在未知障碍物、通信干扰、气流扰动等动态场景下，通过粗粒度闭环控制与实时检测的协同，保持轨迹稳定性与数据采集连续性。

• 多目标优化均衡问题：如何设计合理的优化目标函数，在缩短轨迹长度、降低能量消耗的同时，保证数据采集覆盖完整性与精度，实现多约束条件下的最优解。

• 检测与轨迹规划联动问题：如何优化检测数据的处理效率与反馈机制，实现检测结果与轨迹调整的快速衔接，降低延迟对闭环控制性能的影响。

• 集群协同避碰问题：如何基于粗粒度控制逻辑，设计简单高效的集群避碰策略，确保多无人机并行作业时的安全距离与任务协同。

四、研究方法与技术路线

4.1 总体技术框架

本研究构建“检测感知-轨迹规划-闭环控制-数据采集”一体化技术框架，分为三层结构：感知层负责多源数据采集与无人机检测，通过传感器融合与深度学习算法实现环境与集群状态感知；规划层基于粗粒度逻辑与多目标优化算法，生成全局轨迹与局部调整策略；控制层通过闭环反馈机制，将检测结果转化为轨迹修正指令，实现动态优化。

4.2 具体研究方法

4.2.1 多源融合无人机检测方法

整合激光雷达、摄像头、IMU等多源传感器数据，采用YOLO算法实现动态障碍物的实时检测，结合IPPE PnP与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行姿态估计与位置校准。针对集群内无人机定位，通过纯方位定位与多机数据融合，提升相对位置检测精度，为避碰与协同提供数据支撑。

4.2.2 粗粒度闭环轨迹规划算法

基于改进粒子群算法（NMOPSO）设计全局轨迹规划模型，引入动态权重调整与遗传算法交叉变异操作，平衡全局搜索能力与收敛速度。构建粗粒度闭环控制逻辑，将轨迹划分为若干段，仅在关键节点（如障碍物附近、区域边界）进行局部调整，降低计算复杂度。设计多目标适应度函数，综合考虑路径长度、能量消耗、避障风险与数据采集精度，生成帕累托最优轨迹集。

4.2.3 检测与轨迹联动优化机制

建立检测数据实时反馈通道，将障碍物位置、集群状态等检测结果转化为轨迹调整触发条件。当检测到动态障碍物时，通过局部重规划算法（如改进RRT*算法）快速调整对应轨迹段，避免碰撞；基于数据采集质量检测结果，动态优化轨迹覆盖范围，确保目标区域采集完整性。

五、预期成果与性能指标

5.1 预期成果

• 提出1种融合多源检测的多无人机粗粒度闭环轨迹设计方法，形成完整的算法模型与技术方案。

• 开发多无人机并行数据采集仿真平台，实现检测、规划、控制的一体化仿真验证。

• 完成仿真与实地实验验证，形成实验报告，证明所提方法的优越性。

5.2 性能指标

相较于传统轨迹规划方法，预期实现以下性能提升：轨迹跟踪误差降低30%以上；数据采集效率提升25%以上；能量消耗减少18%以上；动态环境下避障成功率达到95%以上；轨迹规划计算时间缩短50%以上，满足大规模集群实时作业需求。

六、应用场景与展望

6.1 应用场景

本研究提出的方法可广泛应用于各类多无人机并行数据采集场景：在农业监测中，可实现大面积农田作物生长数据的高效采集，通过优化轨迹降低能耗，延长作业时间；在灾害救援中，能够快速覆盖灾区，实时检测障碍物与被困目标，为救援决策提供精准数据；在城市测绘中，可通过多机协同采集城市地形、建筑信息，提升测绘效率与精度；在环境感知中，能够对污染源、生态保护区进行动态监测，确保数据采集的连续性与完整性。

6.2 未来展望

未来可从以下方向进一步深化研究：一是融合深度学习与强化学习算法，提升轨迹规划的智能化水平，实现复杂动态场景的自适应优化；二是拓展大规模无人机集群（百架级以上）的分布式控制策略，提升方法的可扩展性；三是结合边缘计算技术，降低检测与规划的计算延迟，实现更高效的闭环控制；四是探索多无人机与地面设备的协同作业模式，构建空天地一体化数据采集系统，拓展应用边界。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 张丽.遥感影像协同处理体系及摄影测量应用研究[D].解放军信息工程大学,2015.DOI:10.7666/d.D829465.

[2] 余炜.PCA算法并行优化技术研究[D].国防科技大学[2026-01-16].

[3] 刘松,赵博,蒋庆,et al.一种面向循环优化和非规则代码段的粗粒度半自动并行化方法[J].计算机学报, 2017, 40(9):21.DOI:10.11897/SP.J.1016.2017.02127.

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