基于可变编队的增强无人机路径跟随与障碍物规避的合作感知
系统与控制
2025-09-01 v1 机器人学
系统与控制
摘要
无人机的高速移动能力使其能够用于各种民用领域，如救援和货运。路径跟随是执行此类任务的关键方式，而感知和碰撞规避是确保安全飞行的必需条件。本文研究如何高效准确地实现路径跟随、障碍感知与规避子任务，以及其冲突感知的融合调度。首先，开发了基于高精度深度强化学习 (DRL) 的无人机编队路径跟随模型，并从距离误差和速度误差的角度设计了带有自适应权重的奖励函数。然后，我们使用集成感知与通信 (ISAC) 信号检测障碍物，并基于信息级融合推导障碍物感知的克洛尔-罗伯逊下界 (CRLB)，在此基础上提出了变量编队增强障碍物位置估计 (VFEO) 算法。此外，设计了无预训练的在线障碍规避方案以解决稀疏奖励问题。最后，借助零空间基于 (NSB) 行为方法，我们提出了层次化子任务融合策略。仿真结果表明，子任务算法和层次化融合策略均有效且优越。
引用
@article{arxiv.2508.21316,
title = {Cooperative Sensing Enhanced UAV Path-Following and Obstacle Avoidance with Variable Formation},
author = {Changheng Wang and Zhiqing Wei and Wangjun Jiang and Haoyue Jiang and Zhiyong Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.21316},
year = {2025}
}