无人机系统面向时间紧迫任务的博弈论协调
多智能体系统
2026-03-20 v2
摘要
涉及动态环境中无人机 (UAV) 的协同任务在维持协调与灵活性方面面临重大挑战。本文基于合作路径跟随框架并引入博弈论表述，提出一种新型可扩展的方法，使每个 UAV 在不同任务条件下自主行动。该表述自然适应系统中异构和时变的目标。在我们设定下，每个 UAV 优化包含时序和任务特定约束的代价函数。优化在一维域内进行，显著降低计算成本，使其能够应用于复杂和动态的场景。该框架结构分布式，仅通过本地信息即可实现全局、系统级的协调（即纳什均衡）。对于理想系统，我们证明了均衡的存在性及其指数级收敛性。此外，我们引入模型预测控制 (MPC) 以处理非理想情况。特别是，我们提出了一种离散时序优化方法，用于处理路径跟随误差和通信故障，确保在动态和不确定的环境中实现可靠且灵活的性能。仿真结果表明，该方法在确保多样化现实场景中成功执行任务方面有效且灵活。
引用
@article{arxiv.2504.09022,
title = {Game-Theoretic Coordination for Time-Critical Missions of UAV Systems},
author = {Mikayel Aramyan and Anna Manucharyan and Lusine Poghosyan and Tigran Bakaryan and Naira Hovakimyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.09022},
year = {2026}
}
备注
Revised version with improved exposition, expanded introduction, updated abstract, minor corrections and updated author list