计算机应用

作者：李姝, 刘国庆, 李思远, 秦耀昌

单位：1.沈阳理工大学 装备工程学院，沈阳 110159；2.沈阳无距科技有限公司，沈阳 110179

关键词：多无人机系统,自主探索,大范围环境,轨迹优化,探索策略

基金：中国科学院战略性先导科技专项(XDA28090113);辽宁省高等学校基本科研项目（面上项目）(JYTMS20230186)

针对当前多无人机（Multi-UAV）系统在探索大范围复杂环境时存在探索效率低下和在通信带宽受限下的信息交换问题，提出一种适用于在大范围复杂环境下的Multi-UAV快速全自主探索方法，包括一种快速的分层探索策略和一种轻量级大规模环境建模方法。首先，在前端轨迹规划部分生成闭式视点以驱动无人机（UAV）进行未知探索；其次，在后端将平滑、连续和时间最优的轨迹优化问题转化为一个凸优化问题，并对该问题进行系统建模；同时，在环境表征方面，使用随机映射的方法进行轻量化建图以及地图数据交互；最后，在仿真中，与使用增量边界信息和分层规划的快速探索方法FUEL（Fast Unmanned aerial vehicle ExpLoration）、基于边界的快速探索方法FBE（Frontier-Based Exploration）以及基于下一个最佳视点的探索方法NBVP（Next Best View Planner）进行对比实验。结果表明，所提方法在探索时间方面的性能分别提高了14.4%、43.9%和47.7%，而轻量化建图方法在数据量上比贝叶斯（Bayesian）方法和多面体（Polyhedron）方法分别减少了28.3%和22.4%。可知所提方法可以高效地在大规模复杂环境下进行快速全自主探索。

来源：2025年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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