Nano UAV 群体分布式模型预测控制
系统与控制
2025-09-30 v2 系统与控制
摘要
无人机（UAV）群体正日益 becoming 在社会中发挥重要作用，承担着搜救、监视和投递等任务。一种特殊变体的分布式模型预测控制（DMPC）正在成为一种有前景的用于安全管理这些群体方法，通过结合分布式计算的可扩展性和群体动态运动控制。尽管具有这种 DMPC 方法的潜力，现有方法仍尚未在充分利用真正分布式计算和无线通信的分布式硬件上部署。这主要是由于缺乏针对移动群体独特需求的通信系统，以及在遵循 UAV 负载约束的同时支持分布式计算的体系结构。我们提出了 DMPC-SWARM，一种新的群体控制方法，将一种高效、无状态的低功耗无线通信协议与一种可证明避免 UAV 碰撞的新型 DMPC 算法集成在一起。通过利用事件触发和分布式离线计算，DMPC-SWARM 支持小型 UAV，使其能够从额外的计算资源中获益，同时保持可扩展性和容错性。在详细的理论分析中，我们证明了 DMPC-SWARM 在包括通信延迟和消息丢失在内的现实条件下保证碰撞避免。最后，我们在最多 16 个小型四旋翼无人机的群体上实现了 DMPC-SWARM，展示了这些 DMPC 变体在由真实无线网格网络相互连接的多个物理设备上的分布式计算的首次实现。一段展示 DMPC-SWARM 的视频可在 http://tiny.cc/DMPCSwarm 观看。
引用
@article{arxiv.2508.20553,
title = {DMPC-Swarm: Distributed Model Predictive Control on Nano UAV Swarms},
author = {Alexander Gräfe and Joram Eickhoff and Marco Zimmerling and Sebastian Trimpe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.20553},
year = {2025}
}