無人機集群路徑規劃算法研究綜述

劉君蘭，張文博，姬紅兵，朱明哲

（西安電子科技大學電子工程學院，陜西 西安 710071）

0 引言

無人機集群具有抗毀重構強、分布協同性高、軍事經濟效益顯著等優勢，能完成目標偵察、精準打擊、通信干擾、通信中繼等多項任務。因此，相關研究得到了各國的廣泛關注。無人機集群控制技術主要包括編隊控制、任務分配、路徑規劃、避碰避障等。其中，無人機集群路徑規劃是在滿足一定約束條件下，規劃出從起始點到目標點的路徑，使得指定的性能指標最優。約束條件主要指環境約束、任務約束、空間協同約束、時序協同約束、無人機自身約束等。性能指標可以包括路徑長度、路徑光滑程度、路徑安全性、任務完成時間等。無人機集群路徑規劃算法本質上是一個多約束的組合優化算法，主要包括傳統的路徑規劃算法、智能優化算法和深度強化學習算法。本文首先梳理了傳統路徑規劃算法，再著重探討了深度強化學習算法在無人機集群路徑規劃上的應用，最后對無人機集群路徑規劃算法進行比較和總結。

1 傳統路徑規劃算法

傳統路徑規劃算法相對成熟，已經被廣泛應用于單無人機尋路問題上。多無人機路徑規劃需要考慮各種協同約束以及路徑交叉、飛行安全性問題。傳統路徑規劃算法主要分為基于圖搜索法、采樣法和人工勢場法。基于圖搜索法對整個環境進行建模，再進行路徑搜索，比較直觀，易求出最短路徑，適用于全局和連續區域內的路徑規劃，包括Dijkstra 算法、A*算法、D*算法等；……