无人机集群的分布式时空轨迹优化
机器人学
2026-02-10 v1
摘要
集群轨迹优化问题是一类公认的具有强非线性的多智能体最优控制问题。然而，需要预先为智能体设定最终时间的启发式性质，以及大量迭代带来的耗时限制，阻碍了现有方法在实际中应用于大规模无人机集群。在本文中，我们提出了一种时空轨迹优化框架，该框架基于交替方向乘子法（ADMM）实现多无人机共识，并使用微分动态规划（DDP）进行单个无人机的快速局部规划。所引入的框架是一种两层架构，采用参数化DDP（PDDP）作为每架无人机的轨迹优化器，并使用ADMM来满足局部约束并在所有无人机之间实现时空参数共识。这产生了一种完全分布式的算法，称为分布式参数化DDP（D-PDDP）。此外，提出了一种基于谱梯度法的惩罚参数自适应调整准则，以减少算法迭代次数。给出了几个仿真示例来验证所提算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2510.17541,
title = {Distributed Spatial-Temporal Trajectory Optimization for Unmanned-Aerial-Vehicle Swarm},
author = {Xiaobo Zheng and Pan Tang and Defu Lin and Shaoming He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.17541},
year = {2026}
}