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E2CoPre：基于轨迹预测的无人机集群能量高效协同避碰研究

1. 研究作者、机构及发表信息

本研究由Shuangyao Huang（西安交通大学利物浦大学物联网学院，新西兰奥塔哥大学计算机学院）、Haibo Zhang和Zhiyi Huang（均来自新西兰奥塔哥大学计算机学院）联合完成，并于2024年7月发表在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems期刊上。该研究针对无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAV）集群的避碰问题，提出了一种新型能量高效协同避碰算法E2CoPre（Energy Efficient and Cooperative Collision Avoidance with Trajectory Prediction）

2. 研究背景与目标

无人机集群技术在救援、监测、数据收集等领域具有广泛应用前景，但其发展受到避碰算法的限制。现有方法主要面临两大问题：
1. 能量效率低：传统方法（如速度调整算法、虚拟力算法）常因突变的轨迹调整导致较高的推进能耗。
2. 协同性差：元启发式算法（如粒子群优化PSO）随着集群规模增大会面临“维度灾难”，而多智能体强化学习（MARL）则存在训练成本高、执行失败率高等问题。

本研究提出E2CoPre，通过结合人工势场（Artificial Potential Field, APF）和粒子群优化（PSO）技术，实现无人机集群的能量高效、分布式协同避碰，并通过轨迹预测解决传统“短视规划”问题。

3. 研究流程与方法

(1) 系统框架与核心模块

E2CoPre的流程分为以下关键步骤：
1. 环境感知与势场构建：
- 通过LiDAR传感器（如SICK MRS1000）检测障碍物，构建共享的环境势场（Environmental Field），包含集群排斥场（Swarm Repulsive Field）和障碍物排斥场（Obstacle Repulsive Field）。
- 势场强度计算公式为：
[ \phi(q) = \phis(q) + \sum{j=1}^m \phi_j^o(q) ] 其中，(\phi_s(q))为集群排斥场，(\phi_j^o(q))为第(j)个障碍物的排斥场。

1. 轨迹预测：

   • 基于变分法（Calculus of Variation）求解新型成本函数的最小值，预测未来(k)步的无人机轨迹。
     
   • 通过欧拉-拉格朗日方程（Euler-Lagrange Equation）迭代优化轨迹，避免短视规划。
     

2. 两分支轨迹规划：

   • 水平规划（Level Planning）：若无无人机间碰撞风险，使用PSO优化轨迹，最小化水平成本函数(f{\text{level}})，其包含能量效率项(f{\text{eng}})（与轨迹曲率相关）和安全性项(f_{\text{saf}})（基于环境势场梯度）。
     
   • 高度规划（Altitude Planning）：若预测到无人机间碰撞，通过PSO调整高度，最小化高度成本函数(f_{\text{alt}})，确保无人机分散至不同高度平面。
     

(2) 创新点与技术细节

• 新型成本函数：受图像处理中的“主动轮廓模型”（Active Contour Model）启发，将避碰问题转化为梯度边缘检测问题，确保轨迹沿势场等值线（Contour）平滑移动。
  
• 分布式PSO优化：
  
  • 水平规划中，粒子代表轨迹的曲率(\kappa)和斜率(\omega)，搜索空间仅为二维，避免维度灾难。
    
  • 高度规划中，粒子代表无人机的升降调整量，通过协同PSO确保全局最优解。
    
• 轨迹参数化：单步轨迹用圆弧表示，仅需两个参数（曲率和斜率），减少计算复杂度。
  

4. 实验结果与数据分析

实验在模拟环境中进行，对比了E2CoPre与现有方法（FFPSO、PPSO、E2CoOp及MARL算法CODE）的性能：

1. 能量效率：

   • 在障碍物正面接近场景中，E2CoPre比FFPSO、PPSO和E2CoOp分别节能83%、54%和15%（针对点障碍物）；对形状障碍物则分别节能67%、61%和21%。
     
   • 通过高度调整优化，避免了传统虚拟力方法导致的振荡轨迹。
     

2. 安全性：

   • 所有场景下，E2CoPre的无人机间最小距离（U2U）均高于阈值(d_{u2u}=5\text{m})，而FFPSO和PPSO存在碰撞风险。
     
   • MARL算法CODE虽节能30%，但存在3%的碰撞率，而E2CoPre实现零碰撞。
     

3. 参数分析：

   • 保护气泡半径(d{\text{safe}})：增大(d{\text{safe}})会提高能耗，但确保安全距离。
     
   • 权重系数(\lambda_1)：在成本函数中平衡能量与安全性，实验表明其影响较小。
     

5. 研究结论与价值

E2CoPre通过环境势场协同、轨迹预测和两分支PSO优化，实现了无人机集群的高效避碰，其核心贡献包括：
1. 科学价值：
- 提出了首个结合APF、PSO和变分法的避碰框架，解决了能量效率与协同性的矛盾。
- 通过数学建模将安全性转化为梯度优化问题，为动态避障提供了新思路。
2. 应用价值：
- 适用于大规模无人机集群的长距离任务（如灾害救援），可减少因频繁机动导致的能源浪费。
- 开源算法可用于智能交通系统（ITS）中的多智能体路径规划。

6. 研究亮点

• 隐式协同：通过共享环境势场实现分布式协同，无需集中控制。
  
• 长视规划：轨迹预测拓展了决策视野，避免局部最优。
  
• 硬件兼容性：仅需常规传感器（GPS、LiDAR）和机载计算设备（如树莓派），适合商用无人机部署。
  

7. 其他价值

• 可扩展性：框架支持复杂障碍物形状（通过多点建模）。
  
• 鲁棒性：分布式PSO-alt确保部分无人机故障时仍能达成一致避碰策略。
  

该研究为无人机集群的自主协作提供了重要技术支撑，未来可结合神经网络进一步优化动态环境下的决策效率。