狭窄环境中基于仿射可变形引导的数量自适应编队飞行规划
机器人学
2025-09-24 v1
摘要
在狭窄环境中，无人机数量变化的编队维持阻碍了规划向期望构型的收敛。为应对这一挑战，本文提出一种由具有连续时空变换的可变形虚拟结构（DVS）引导的编队规划方法。首先，为满足集群安全距离并保持不规则编队几何的形状填充完整性，我们在 DVS 中采用 Lloyd 算法进行均匀划分和 Hungarian 算法进行分配（PAAS）。随后，利用基于基元的路径搜索和非线性轨迹优化，规划包含 DVS 的时空轨迹。DVS 轨迹实现了相对于无人机数量变化的自适应过渡，同时通过仿射变换确保对狭窄环境的适应性。最后，各智能体在 DVS 内期望时空位置的引导下进行分布式轨迹规划，同时纳入避碰和动态可行性要求。我们的方法允许在杂乱环境中最多 15% 的集群数量加入或离开，并在仿真中快速恢复期望的编队形状。与前沿的编队规划方法相比，我们展示了快速的编队恢复能力和环境适应性。真实世界实验验证了我们编队规划方法的有效性和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2509.18636,
title = {Number Adaptive Formation Flight Planning via Affine Deformable Guidance in Narrow Environments},
author = {Yuan Zhou and Jialiang Hou and Guangtong Xu and Fei Gao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.18636},
year = {2025}
}