基于角色切換策略的多無人機協同區域搜索

朱黔，許諾，黃蓓，李強，周銳

(1.中國運載火箭技術研究院 戰術武器事業部，北京100076； 2.北京航空航天大學 航空科學與工程學院，北京100083；3.北京航空航天大學 自動化科學與電氣工程學院，北京100083）

區域搜索是情報偵察的重要手段，比較單架無人機，多無人機協同搜索能夠盡可能覆蓋任務區域并提高搜索效率，獲取更為準確的目標信息。

針對多無人機協同區域搜索問題，目前國內外的研究主要分為2個方向：①以傳統的搜索論為基礎，主要針對靜態目標的搜索，以最大化目標發現概率為目標，設定能夠完全覆蓋任務區域的固定搜索航線，如Zomboni搜索、Spiral搜索等；②考慮目標搜索的動態過程，根據傳感器獲取的探測信息，通過在線規劃實現無人機運動控制，主要基于不同的搜索圖，如概率圖［1-3］、信息素圖［4-5］、收益圖［6-7］等。

針對多無人機協同區域搜索，通常將待搜索區域劃分成大小相等的若干網格，以目標在網格內的存在概率及無人機對網格狀態的確定程度來描述待搜索的目標信息。目前，多無人機協同區域搜索問題已經取得了很多豐碩成果，但是考慮遠程指揮控制和實時態勢感知，存在地面站需要實時數據回傳的研究剛剛起步，而這卻廣泛存在于災難救援、區域監視、遠程感知等［8-11］。

在多無人機協同區域搜索過程中，隨著搜索任務的展開，各無人機對不同區域進行搜索，由于通信范圍有限，網絡拓撲結構會不斷發生變化，相應地，無人機在網絡中的重要程度和對協同搜索任務的作用也隨之動態變化。考慮無人機有限的通信能力，實時搜索信息需通過多跳網絡回傳給地面站，以實現遠程指揮控制和態勢感知。因此，本文充分考慮搜索區域完全覆蓋和通信拓撲動態變化，建立準確有效的無人機節點重要性評估方法并設計合理的任務分配機制，對實現協同區域搜索任務與網絡連通性的動態平衡具有重要的研究意義。

1 多無人機協同區域搜索問題建模

1.1 無人機運動學模型

假設所有無人機都在同一高度并忽略風干擾，僅考慮二維平面上的控制律設計，對應的無人機運動學模型如下：

式中：x=(x，y，ψ，v，ω）T為無人機狀態向量，(x，y）為慣性坐標系下的位置，ψ、v、ω分別為無人機的航向角、速度、偏航角速度；(τv，τω）為時間常數，用于表征執行器時延；u=(uv，uω）T為無人機控制向量，uv為速度控制命令，uω為偏航角速度控制指令，需要滿足如下約束［12-13］：

其中：無人機的巡航速度為v0，速度和偏航角速度的最大變化范圍分別為vmax和ωmax。

1.2 概率傳感器模型

在協同區域搜索過程中，通常采用簡單的傳感器模型，如探測圓［6-7］，而實際應用中部分傳感器可能存在視線角約束，并且二值覆蓋函數很難有效表示探測能力。文獻［14］基于真實傳感器，考慮探測距離、角度、可視性等要素，提出概率傳感器模型。將其引入多機協同區域搜索中，采用覆蓋概率作為評價指標，用于表征概率傳感器對各個網格的探測能力差異，相應的覆蓋概率函數由距離、方位角、俯仰角及可視性函數構成。

式中：si=(pi，θi，ξi）為四元組，表示第i架無人機傳感器配置信息，由位置pi、方位角θi及俯仰角ξi構成；q為待搜索區域網格中心點的位置坐標。本文不考慮傳感器視線遮擋，則覆蓋概率函數可改為如下形式：

相應地，距離、方位角及俯仰角函數表示如下：

式中：γi=∠p(q-pi）-θi；ζi=∠t(q-pi）-ξi；參數t、β用于調整S函數的寬度和邊界斜率，對應調整這2個參數即可改變概率傳感器探測能力。

1.3 多無人機協同區域搜索模型

假設待搜索區域Ω為一個LX×LY的二維矩形平面，其被均勻分成NX×NY個網格，為簡便計算，每個網格都用對應的中心點位置坐標進行表示。選取NU架同構無人機執行協同區域搜索任務，其對應集合為U=｛U1，U2，…，UNU｝。假設有NT個目標隨機分布在該未知區域，相應的，其對應的集合可表示為T=｛T1，T2，…，TNT｝，為不失一般性，目標的分布概率均滿足正態分布。

在協同搜索過程中，無人機能夠對其概率傳感器所覆蓋的網格進行獨立探測，并且通信范圍內的無人機彼此能夠交換探測信息。以覆蓋概率作為網格探測程度的評價指標，設定固定的覆蓋閾值ps，當該網格的覆蓋概率超過固定閾值時，則認為當前網格能夠被無人機有效探測，反之不能。定義為無人機m通過單次探測能夠發現目標j∈T的概率，在tk時刻無人機m對網格q探測的次數記為lm(q，tk）。因此，截止到tk時刻，無人機m對網格q在各時間點的探測次數可表示為hm(q，tk）=｛lm(q，t1），lm(q，t2），…，lm(q，tk）｝。如式(8）所示，截止到tk時刻無人機m對網格q的總探測次數即為各個時間點的探測次數之和［6］。

考慮通信時延，各架無人機需要保存接收到所有無人機的最新探測信息。在tk時刻，無人機m接收到無人機n對于網格q的總探測次數可表示為hm，n(q，tk-τn，m），τn，m為隨機有界的通信時延。而無人機m獲得所有無人機的總探測次數信息可表示如下：

在tk時刻，依據接收到的最新探測信息，計算目標j在網格q中的發現概率如下：

如果無人機m對網格q執行一次新的探測，則無人機m對于網格q的總探測次數將變為(q，tk）=Lm(q，tk）+1。因此，當無人機m對網格q執行一次新的探測，目標j在網格q中的發現概率估計值可計算如下：

式(10）表示tk時刻目標j在網格q中的發現概率，而式(11）則表示無人機m對網格q執行一次新的探測后，目標j在網格q中的發現概率估計值。由此可估算出，當無人機m對網格q執行一次新的探測，其對在網格q內的目標j的發現概率增量可計算如下：

假設目標j在網格q內的先驗概率為pj(q），因先驗信息一致，對所有無人機有(q）=pj(q），因此可估算出無人機m對網格q執行一次新的探測對應的搜索收益增加值為

如式(14）所示，截止到tk時刻，整個機群的協同搜索收益可定義為目標存在先驗概率與發現概率的乘積。

由式(11）～式(14）可以看出，整個搜索過程中，無人機間僅需要共享對每個網格的總探測次數。在每個探測周期內，各架無人機依據鄰居無人機共享信息對所存儲的各無人機總探測次數進行更新，對應更新原則如下：

當無人機m對網格q執行一次新的探測，其增加的搜索收益主要由目標存在概率、歷史搜索信息及通信時延共同決定。對應的，總的搜索收益增加值可用如下公式進行估算：

若只考慮無人機單步運動規劃，則可通過式(17）計算得到無人機m的最優控制輸入：

1.4 圖論基礎知識

針對多無人機協同區域搜索，在保持通信網絡拓撲連通的前提下，需要在短時間內最大化搜索收益。利用無向圖表示地面站和無人機共同構成的拓撲網絡，定義其為G=(V，E），V為n個頂點集合，E為節點邊集。設Ni為節點vi的鄰居集合，則整個連通圖的鄰接矩陣可表示如下：

整個連通圖的拉普拉斯矩陣表示如下：

定義λi(L）為拉普拉斯矩陣的第i小特征值，滿足0=λ1(L）≤λ2(L）≤…≤λn(L）。其中，λ2(L）為拉普拉斯矩陣的第二小特征值，也稱作費德勒值，其表示網絡拓撲的幾何連通性。而無向圖是否連通的充分必要條件［15］可以表示如下：

2 無人機角色切換策略

在協同區域搜索任務中，隨著搜索范圍的逐漸擴大，無人機群逐漸遠離地面站的通信覆蓋范圍，為保證實時信息能夠及時回傳給地面站，考慮有限通信能力需要部分無人機充當中繼無人機提供通信服務，確保整個搜索任務的順利執行。

考慮存在地面站的多無人機協同區域搜索，由于無人機平臺的通信能力有限，為實現遠程指揮控制和實時態勢感知，如圖1所示，需要在地面站和遠端搜索無人機間建立可靠的通信連接。

圖1 存在地面站的多無人機協同區域搜索Fig.1 Multi-UAV cooperative surveillance with ground station

結合區域搜索任務特點，本文參考文獻［16］提出了3種不同的無人機任務角色，用于實現協同搜索收益和網絡連通性保持之間的平衡與折中。3種無人機角色分別為中繼無人機、關節無人機、搜索無人機，相應的角色功能和任務目標如表1所示，具體各個角色之間的切換關系如圖2所示。

表1 協同區域搜索任務中無人機角色信息Table 1 UAV roles in cooperative sur veillance

圖2 協同區域搜索任務中無人機角色切換關系Fig.2 Role switch relationship among UAVs in cooperative surveillance

2.1 無人機節點重要性評估要素

在協同搜索過程中，整個通信拓撲可以視為一個復雜網絡，而各架無人機可以視為復雜網絡中的節點。節點重要性評估［17］是復雜網絡的一個重要研究內容，目前國內外學者針對節點重要性評估提出了很多描述重要性的要素，如度中心性、介數中心性、接近中心性、特征向量中心性等［18-21］。然而針對存在地面站的多無人機協同區域搜索，為保持通信拓撲連接和協同區域搜索任務的動態平衡，顯然越靠近地面站的無人機節點的重要程度越高，反之亦然。因此，現有描述節點重要性的要素并不能直接應用，需要提煉出能夠準確反映無人機節點重要性差異的評價要素。

首先，頻繁的角色切換不利于任務的連續性，需要設置不同的重要程度表征任務角色。其次，參照圖論中最短路徑，當前無人機到地面站的最小跳數通道可以最大限度降低探測信息傳輸時延并提高信息傳輸的可靠性［22］；類比圖論中通過某一固定節點的全部最短路徑，當前無人機在所有無人機與地面站最小跳數通道上的比值能夠表征當前無人機對其他無人機通信的影響程度。針對某些特定場景，以上3個要素不足以完全區分無人機的重點程度，將當前無人機距離地面站實際距離作為補充要素用于描述節點的重要程度。

式中：i∈U為無人機序號；式(19）表示各個搜索任務角色(RV）對應的價值，考慮搜索信息的實時回傳，認為網絡連通性最為重要，設定各個角色價值關系為：中繼無人機＞關節無人機＞搜索無人機；式(20）表示當前無人機與地面站通信所需的最小跳數(MH），chani表示無人機i與地面站間的通信通道，L(chani）表示通道chani的跳數值，而Ωi為無人機i與地面站之間所有的通信信道集合；式(21）代表無人機i的最短路徑通過比(RMH），Lji為無人機j與地面站之間具有最小跳數且經過無人機i的通道數量，Lj為無人機j與地面站間具有最小跳數的通道數量；式(22）表示無人機i與地面站間的實際距離(AD），(xb，yb）為地面站的點位坐標。

2.2 基于改進逼近理想解排序法的節點重要性評估

逼近理想解排序法是一種基于多屬性決策問題中的理想解和負理想解，對多屬性決策問題的供選方案進行排序的方法。基于2.1節描述的4種無人機節點重要性評估要素，可以構建無人機節點的屬性矩陣如下：

需要強調的是，最小跳數和真實距離值越小，其節點重要性越高。因此，需要進行取反處理，隨后代入屬性矩陣，完成后續運算。式中，xij為第i架無人機的第j個屬性值，并對屬性矩陣標準化，具體計算公式如下：

考慮評估要素作用差異，采用方根法計算權向量為ωV=(0.520 5，0.201，0.201，0.077 5）。對應的加權標準化矩陣為

依據加權標準化矩陣，可以計算得出對應的理想解和負理想解。

式中：A*和A-分別為理想解和負理想解。

目標i與理想解和負理想解之間的距離可以用式(25）進行計算：

為增加距離公式的區分度，將相對熵［23-24］代入式(25），可獲得改進距離計算公式：

可計算出各節點距離理想解的接近度：

接近度作為無人機節點重要性評估的最終評估指標，顯然，若C*i越大，對應節點重要性越高，反之亦然，即=0對應最不重要的節點，=1對應最重要的節點。因此接近度越大，節點重要性越高，而對接近度進行排序，即可確定NU個備選方案的最優排序。

2.3 無人機協同區域搜索角色切換策略

依據改進的逼近理想解排序法，可以獲得無人機節點重要程度序列VSeq。依據無人機節點重要程度序列，提出協同區域搜索角色切換策略實現網絡連通性和協同搜索收益的平衡。

協同搜索任務中，設當前所需中繼無人機數目為NR，其最大值為NU-2。為簡化計算，假設同一時刻只對最遠端中繼無人機的角色進行調整，即增加或減少中繼無人機，從而實現對搜索區域的動態調整。定義序列VSeq中第n重要的無人機為nth無人機，其與無人機的ID并不一一對應，定義nth無人機節點為Vn，用V*n表示無人機的信息集，包含任務角色，當前位置，重要程度最高的前繼、后繼無人機節點序號，盤旋點位置，依次表示為｛R，Pos，P，S，PC｝，其中盤旋點是固定翼無人機充當中繼時的盤旋圓圓心。

無人機角色切換由2個階段構成：角色分配和角色調整。在角色分配階段，需要先對無人機節點重要性進行評估，獲得重要程度序列VSeq。1st～無人機被指定為中繼無人機，第(NR+1）th無人機作為關節無人機連接中繼無人機和搜索無人機群，而剩余的無人機則作為搜索無人機繼續執行搜索任務。由于在協同區域搜索任務中為擴大搜索范圍，在通信保持的前提下顯然增補中繼無人機比移除中繼無人機更重要，在角色調整階段，依據搜索無人機群、關節無人機及第個中繼無人機彼此位置關系，優先考慮增補中繼無人機。完成無人機角色調整。

如圖3所示，rcomm為無人機通信距離。設定2個距離閾值用于判斷無人機彼此的位置關系，其中rstr為搜索無人機遠離時需要增補中繼無人機的距離閾值，rrts則對應需要移除中繼無人機時的距離閾值，而zbuffer=｛x：rrts≤x-xu≤rstr｝作為角色切換緩沖區，能夠防止無人機角色頻繁切換。

圖3 角色調整階段無人機相對位置關系Fig.3 Geometry relationship among different UAVs in role conversion stage

首先考慮搜索無人機群是否遠離關節無人機。如果沒有搜索無人機在關節無人機(NR+1）th的圓域z1=｛x：x-xu≤rstr｝中，則表明搜索無人機群正在遠離中繼無人機，網絡拓撲可能出現中斷。因此，關節無人機需要切換為中繼無人機防止通信中斷，通過增加中繼無人機來擴展通信范圍，選取(NR+2）th無人機作為新的關節無人機。

如果沒有增補中繼無人機，則應該考慮是否需要移除中繼無人機。如果在第架中繼無人機，即距離地面站最遠端的中繼無人機的圓區域z2=｛x：x-xu≤rrts｝中存在至少一架無人機，則表示第架無人機附近存在其他無人機，其沒有必要繼續充當中繼無人機。此時需要調整中繼無人機的數目為(NR-1），而第個無人機切換為新的關節無人機，原先的關節無人機變為搜索無人機，用于擴大區域搜索范圍。

考慮無人機最小轉彎半徑約束，為保持網絡連通性，固定翼無人機需要在指定的盤旋點附近進行盤旋確保通信連接。本文不考慮地面障礙物遮擋的影響，因此中繼無人機的盤旋點可按照等間隔分布在地面站和搜索無人機群的質心之間，相鄰盤旋點的間隔設定為rstr。相應地，定義和分別代表第nth無人機的圓區域z1、z2內無人機數量，相應的角色切換策略偽代碼如下。

輸出：所有無人機的角色VRi和盤旋點，i=1，2，…，NU。

//角色分配階段

1.計算RV、MH、RMH、AD值(見式(19）～式(22））。

2.計算無人機節點重要程度序列VSeq(見式(23）～式(27））。

//角色調整階段

6.else

9.endif

10.endif

11.計算盤旋點VPCi，i=1，2，…，NR。

3 基于角色的無人機運動規劃

在協同區域搜索任務中，考慮無人機運動學、通信保持及機間防撞等約束，基于鄰居信息和當前無人機任務角色，通過分布式滾動時域優化［25］實現每架無人機在線運動規劃。依據式(1），無人機運動學模型的離散形式可表示如下：

式中：xk為無人機的狀態向量；uk為控制輸入；TS為計算步長。假設規劃時域長度為N，相應地，滾動時域控制序列為uk=［，，…，-1］。依據協同區域搜索任務角色設置，各架無人機的優化指標存在一定的差異。對于搜索無人機和關節無人機，其優化目標是最大化協同區域搜索收益值，對應的目標函數可以表示如下：

對于中繼無人機，其首要任務是在指定位置附近進行盤旋確保網絡通信連通。相應地，優化目標函數可以表示如下：

考慮通信保持和機間防撞約束，在滾動時域優化過程中設計懲罰函數用來表征可能導致碰撞或網絡中斷的無人機運動規劃結果，相應的懲罰函數可以表示如下：

考慮通信保持、無人機運動學及機間防撞等約束，對于所有無人機m∈U，在每個預測時刻，即對于?i=1，2，…，N，應滿足如下約束：

將懲罰函數(31）代入到各無人機的目標函數中，相應的改進目標函數如下：

在每一個采樣時刻，結合局部信息及當前無人機任務角色，通過分布式滾動時域控制優化每架無人機的最優控制序列。

4 仿真結果與分析

4.1 基于角色切換策略的多無人機協同區域搜索仿真分析

對基于角色切換策略的多無人機協同區域搜索方法進行仿真驗證，指派8架同構無人機對一個5 000 m×5 000 m的矩形區域進行協同搜索，目標搜索信息通過機間數據鏈實時回傳至地面站用于戰場態勢感知。假設區域內隨機分布著10個未知目標，滿足以目標所在位置為中心，均值為0，標準差為250 m的正態分布。整個區域均分為50×50個等面積網格，任一無人機m∈U通過一次探測對于在網格q內目標j∈T的發現概率為=0.5。設定多無人機協同區域搜索的仿真步數為400，采樣時間為0.5 s，滾動時域優化的時域長度為4。性能參數v0、vmax、ωmax、rcomm、rsafe分別為80 m/s、20 m/s、0.8 rad/s、1 000 m、50 m。在角色切換策略中，切換為中繼無人機的閾值距離為rstr=700 m，而切換為搜索無人機的閾值距離為rrts=400 m。為確保通信連接，搜索無人機和中繼無人機的通信懲罰距離分別設置為900 m、650 m，而機間防撞懲罰距離設置為200 m。

圖4為各架無人機的搜索軌跡，圖中顏色較深的網格區域代表目標存在區域。初始時刻各架無人機以200 m的等間隔從未知區域下方開始進行搜索，由搜索軌跡可以看出，隨著搜索任務的進行，機群對所有的潛在目標都進行探測搜索，各架無人機通過合理有效的角色切換，盡可能擴大搜索區域范圍，這也體現出基于角色切換策略的多機協同區域搜索的可行性和有效性。

圖4 多無人機協同區域搜索軌跡Fig.4 Multi-UAV cooperative surveillance trajectories

由圖5的協同搜索收益曲線可以看出，隨著搜索范圍的擴大，發現目標數量和協同搜索收益都逐漸增加。但由于目標隨機分布，以及機群需要與地面站保持通信連接，致使不同時段內獲得的協同搜索收益存在差異。但隨著搜索任務的執行，所有潛在目標均被發現，這也反映出角色切換策略在協同區域搜索任務中的可行性和有效性。

圖5 多無人機協同區域搜索收益Fig.5 Payoff in multi-UAV cooperative surveillance

由圖6可以看出，λ2＞0始終滿足，這表明在整個搜索過程中，隨著無人機的相對運動和角色切換，通信拓撲始終保持動態連接以適應搜索任務的需求。在任務初始階段，λ2值較大，這是由于多架無人機從距離地面站較近的初始位置出發，網絡連通度較高。隨著無人機逐漸遠離地面站，部分無人機切換為中繼無人機，搜索范圍擴展的同時網絡連通度逐漸下降，λ2值逐漸減小。

圖6 拉普拉斯矩陣第二小特征值Fig.6 The second smallest eigenvalue of Laplacian matrices

圖7為協同區域搜索任務中不同時刻對應的各無人機拓撲連通。在任務初始階段，多架無人機處于地面站通信范圍內，此時所有無人機均為搜索無人機。隨著搜索范圍的逐漸擴大，為確保通信連接，部分無人機需要切換角色變為中繼無人機，在地面站和搜索無人機群之間建立動態通信連接。在tk=30 s時，無人機節點重要性序列為VSeq=｛3，2，1，6，5，4，7，8｝，所需的中繼無人機數目為NR=2。基于角色切換策略，無人機3、2被指派為中繼無人機，而無人機1作為關節無人機連接搜索無人機群6、5、4、7、8和中繼無人機2。較比tk=20 s，隨著搜索無人機群逐漸遠離地面站，無人機2已由關節無人機切換為中繼無人機，在確保通信的前提下，使得搜索區域范圍得以擴大。由tk=75 s和tk=160 s的瞬時拓撲可以看出，在每個采樣時刻，地面站依據各架無人機的瞬時信息，計算出各架無人機的重要程度，并為其分配不同的任務角色，隨著角色的有序切換，實現協同區域搜索任務和網絡拓撲連通性的平衡。

圖7 多無人機協同區域搜索中無人機角色切換Fig.7 UAV role switch in multi-UAV cooperative surveillance

圖8反映了區域搜索過程中各架無人機間的距離信息。其中，圖8(a）中的紅色實線表示為保持必要通信連接，各架無人機與其最小鄰居無人機集合間的最大機間距離，而藍色虛線則代表整個無人機編隊內最近2架無人機間的相對距離。圖8(a）中，上下2條虛線分別為無人機有效通信距離和最小安全距離，可以看出整個搜索過程中，2條機間距離曲線都在指定區間內且具有一定安全閾值，這也體現出在滾動時域優化中引入懲罰函數對通信保持和機間防撞的有效性。

圖8 相對距離曲線Fig.8 Relative distance curves

4.2 傳感器探測能力對多無人機協同區域搜索的影響

通過調整距離、方位角和俯仰角參數體現概率傳感器探測能力差異，針對每種探測能力均重復10次仿真，對應的平均協同搜索收益曲線如圖9所示。考慮不同探測能力、協同搜索收益隨任務進行而快速增加，這表明角色切換策略對擴大搜索范圍的有效性，通過曲線對比可以看出，傳感器性能提升有助于協同搜索收益的增加。然而，僅單方面提升傳感器性能并不能確保協同搜索收益一直保持快速增加，這主要受限于無人機的有限機動能力，如最大飛行速度。

圖9 不同傳感器能力下的協同搜索收益Fig.9 Cooperative search payoff under different sensor capacities

考慮常用的評價指標，如發現目標數目、網格探測比例等，搭載不同傳感器的協同搜索對比結果如表2所示，其中平均最小完成任務時間是指所有潛在目標均被發現所需要的時間。可以看出，傳感器性能改善能有效提高協同搜索收益，但隨著傳感器能力提高，協同搜索收益增長率會逐漸下降，而這與之前分析結果一致。

表2 不同傳感器能力下的多無人機協同區域搜索結果Table 2 Multi-UAV cooperative surveillance results under different sensor capacities

4.3 搜索策略對多無人機協同區域搜索的影響

顯然，不同的搜索策略會對協同搜索產生不同影響。采用Zamboni策略［26］與將角色切換策略進行對比，其是一種通過預先規劃指定搜索路徑的確定性策略。此外，不考慮地面站和角色切換策略，設計僅考慮搜索機群的拓撲連通性和搜索收益最大化的簡單策略。

針對不同策略均進行10次重復仿真，仿真結果如圖10所示。比較Zamboni和搜索收益最大化策略，角色切換策略能夠獲得最大協同搜索收益，Zamboni策略因預先規劃路徑確保能夠覆蓋整個區域，但受到隨機目標分布影響，其最后完成搜索任務。作為一種簡單搜索策略，搜索收益最大化策略不考慮與地面站保持通信，能夠最先完成搜索任務，但其與Zamboni策略一樣不能始終保持與地面站的通信連接，而角色切換策略在保持通信連通的前提下，能夠在較短時間內完成搜索任務，這也體現出基于角色切換策略的多無人機協同區域搜索方法的可行性和有效性。

圖10 不同搜索策略下的協同搜索收益Fig.10 Cooperative search payoff under different search strategies

5 結 論

本文針對熱點區域未知目標的多無人機協同快速搜索問題開展相關研究。

1）考慮無人機有限的通信范圍和探測信息的實時回傳，提出了一種基于角色切換策略的多無人機協同區域搜索方法，基于各無人機平臺的歷史搜索信息和協同搜索收益，構建了多無人機協同區域搜索模型。

2）通過改進逼近理想解排序法實現節點重要性評估，動態調整各無人機在協同區域搜索中的任務角色，考慮無人機數目變化對通信拓撲的影響，實現了協同區域搜索任務與網絡連通性的平衡，仿真結果表明，無人機在保持與地面站通信的前提下，可在150 s內完成10個隨機分布目標的協同區域搜索任務。

3）考慮無人機運動學約束、通信保持、機間防撞等約束，依據任務角色和鄰居信息，各架無人機通過分布式滾動時域控制完成在線運動規劃，確保多無人機協同區域搜索的可靠飛行控制。

本文中提及的角色切換策略需要整個搜索集群的相關信息，實質上是一種集中式的求解方法，而僅依靠鄰居信息建立分布式角色切換策略必然能夠提高協同搜索的可靠性和執行效率，這也是筆者后續的研究方向。