E2CoPre：基于轨迹预测的无人机群节能协作式避撞
机器人学
2023-12-14 v2
摘要
本文提出一种新颖方案，以解决无人机群避撞中能效与协作方面的挑战。所提方法结合了人工势场（APF）与粒子群优化（PSO）技术。APF 为无人机提供环境感知与隐式协调，而 PSO 在隐式协调下以分散方式为每架无人机搜索无碰撞且节能的轨迹。该分散式方法通过最小化一个利用图像处理中主动轮廓模型优势的新型代价函数来实现。此外，通过变分法逼近该新型代价函数的最小值来预测未来轨迹，从而实现主动动作并为 PSO 定义初始条件。我们提出一种双分支轨迹规划框架，确保无人机仅在出于能效考虑必要时才改变高度。我们进行了大量实验，以评估该方法在各种情形下的有效性与效率。
引用
@article{arxiv.2303.06510,
title = {E2CoPre: Energy Efficient and Cooperative Collision Avoidance for UAV Swarms with Trajectory Prediction},
author = {Shuangyao Huang and Haibo Zhang and Zhiyi Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.06510},
year = {2023}
}