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🔥内容介绍
一、引言：无人机集群协同攻击的核心挑战
无人机（UAV）集群协同攻击目标的核心是在复杂环境中，通过多机协同实现 “快速搜索定位 - 无冲突机动 - 高效联盟协作 - 精准任务执行” ，同时需平衡时间效率（任务完成时长）和能耗约束（续航极限）。本文基于 Dubin 路径规划（解决机动约束）和候选集策略（优化目标分配），系统性拆解四大关键环节的技术实现。
二、1. 目标搜索：基于候选集的多机协同探测
核心目标
快速覆盖探测区域，通过多机数据融合定位目标，生成 “目标候选集”（含目标位置、优先级、防护等级等信息），为后续联盟组建提供依据。
技术方案
区域划分与路径规划
采用网格分区法将探测区域划分为子区域，基于无人机续航和探测半径分配任务区域，避免重复覆盖（降低能耗）。
单无人机路径采用Dubin 路径：考虑无人机最小转弯半径约束（非线性运动模型），规划平滑连续的探测路径，减少机动能耗（相比直线折线，Dubin 路径可降低 30% 以上的转向能耗）。
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时间 - 能耗优化
探测优先级排序：基于目标威胁等级分配探测资源，高威胁目标优先覆盖，缩短响应时间。
能耗约束：设定探测路径的最大能耗阈值，当无人机剩余电量低于阈值时，自动切换至 “返航 / 补给” 模式，避免失联。
三、2. 冲突避免：Dubin 路径 + 分布式协同避障
核心问题
无人机集群在机动过程中，需避免多机碰撞（空间冲突）和资源竞争（如同一目标同时攻击的任务冲突）。
技术实现
空间冲突避免
路径预规划阶段：基于 Dubin 路径的 “转向角约束”，为每架无人机分配独立的高度层和机动走廊，路径间距不小于无人机翼展的 1.5 倍。
实时避障：通过机载传感器（如激光雷达）检测突发障碍物（如敌方防空单元、地形障碍），采用动态重规划：在 Dubin 路径基础上调整转弯点和半径，生成新的无冲突路径，确保避障响应时间≤0.5s（满足实时性要求）。
任务冲突避免
候选集冲突检测：在目标分配前，检查候选集是否存在 “多机锁定同一目标” 的情况，通过优先级仲裁（高威胁目标分配给高性能无人机）解决冲突。
分布式协商机制：无人机通过无线通信实时共享任务状态，当出现冲突时，基于 “能耗 - 时间成本比” 投票选择最优执行方（成本比 = 任务能耗 / 任务完成时间，比值最小者优先）。
🔥运行结果
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🔥部分代码
= coalitionCandidate(UAV_task,uav,target,targetId) %构建联盟候选集
%uav所有无人机，targetId被侦察到的目标id,target所有目标
flag=0;
candidate = [];
targetRes = target(targetId).resource;
for iUav = 1:length(uav)
if uav(iUav).condition ~= 2 %uav不处于执行任务状态并且拥有目标所需资源
uavRes=uav(iUav).resource;
for res=1:length(uavRes) %判断无人机是否拥有目标所需资源
if targetRes(res)~=0 && uavRes(res)~=0
flag=1;
break;
end
end
if flag == 1
candidate = [candidate iUav];
end
flag=0;
end
end
for cp = 1:length(UAV_task) %去除所有的leader
temp = find(candidate==UAV_task(cp).id);
if ~isempty(temp)
candidate(temp(1)) = [];
end
end
end
🔥参考文献
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