摘要：无人机（UAV）协同控制是指一组UAV 以机间通信为基础、群体智能为核心，合作分工完成某一共同任务的控制方式。UAV 集群是拥有一定自主能力的大量UAV 基于局部规则执行各项任务的多智能体系统，与单架UAV相比，UAV 集群有着高效率、高灵活性和高可靠性等优点。针对近几年UAV 协同控制技术的最新发展动态，首先，从民用和军事两个角度举例说明多UAV技术的应用前景；接着，对比分析一致性控制、蜂拥控制和编队控制这三种主流协同控制方式的区别与发展现状；最后，对协同控制面临的时延、避障和续航等问题提出几点建议，为未来UAV 协同控制研究发展提供一定帮助。

   0 引言 

自然界中许多生物群系都是由大量个体组成。虽然个体功能简单，并且获取信息的方式单一，但它们成功凭借局部交互构成了复杂的群体行为，完成躲避捕食者［1］、寻找猎物［2］和长途迁移［3］等任务。集群行为的研究方法共经历3 个发展阶段：1）生物集群行为的发现阶段，许多生物研究者通过长时间观察发现生物群体特有的行为［4］；2）群集行为的仿真阶段，研究人员用计算机模拟并完成了生物群集行为的测试；3）严格的建模和集群行为的分析，这是目前正在进行的研究［5-6］。集群作为一种集体行为，它最重要的特点便是从简单的局部规则演化为协调的全局行为。从系统学的角度看，群体行为具有自适应性、鲁棒性、分散性和自组织性等特点［7］。无人机集群作为一种新型的集群系统，无论在民事还是在军事领域都有着广泛的应用场景。

随着技术发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）逐渐代替危险环境中的工人，执行未知领域探索和危险环境监测等D3 类任务（Dull，Dirty and/or Dangerous missions，D3 missions）。科技的进步推动了无人机自动化水平的提高，让操作者可以下达抽象式指令，而非进行详细地控制，例如手动操作避开障碍等。在战场环境中，人工控制的减少将使决策中心从传统的后方转移至战场中心，相较于远程控制，直接参与作战的单位对战场有着更强的理解，能够更快地做出决策。但单无人机能力始终有一定的限度，存在搜索范围小、环境敏感度低和运行时间短等问题，同时单无人机在遇到硬件损坏或软件故障等情况时很难顺利完成任务，因而多无人机协作应运而生。无人机协同系统是一组无人机通过与其他无人机和周围环境相互作用来完成特定任务，作战成本低、自适应能力强和可扩展性强等优点［8］使得无人机集群协同作战越来越受到各个国家的重视。无人机集群技术发展至今，日益广泛地应用于国土资源遥感、警事维稳、电力巡线、环境监测和城市规划等民用领域［9-12］，同时在军事领域的火力打击、电子对抗、雷达诱骗和侦察搜索等特殊任务［13-15］中也扮演着重要角色。

协同控制算法根据控制方式和目标的不同主要分为三类，包括一致性控制、蜂拥控制和编队控制。其中一致性问题是学者关注最多的一个问题，Ren 等［16］对一致性问题研究做出系统性解释，但未包括近几年获得的一些重要成果；Sun等［17］和Wiandt 等［18］对蜂拥控制进行回顾，但没有讨论其他的相关协同技术和蜂拥控制算法的具体应用；Senanayake 等［19］研究了用于搜索和跟踪的协同算法，但缺少对协同系统的其他应用和算法的介绍。本文主要介绍近几年协同控制算法在无人机领域的具体应用和相关算法的研究进展，回顾学者在解决一些难题时做出的努力和总结目前仍存在的问题。

   1 无人机应用 

随着社会发展，无人机技术在越来越多的行业中扮演着重要角色。研究人员也在研究通过多架无人机合作来拓展和改进它们的应用。多无人机技术已在搜索救援、城市规划和军事需求等领域投入使用。本章将介绍多无人机协同控制的应用现状和发展潜力。

1.1 民事应用

搜索救援 相较于传统的地面或直升机搜索救援，无人机成本更低且效率更高。在危险环境中搜索时间是救援能否成功的关键因素，相较于救援车，无人机可更快到达救援地点；相较于直升机，无人机装载的人脸识别系统和鸟类视觉比人眼更为灵敏和耐心。无人机部署时间短，针对大范围的搜索救援工作多无人机协同合作有着更直接的优势。在2006年的卡特里娜飓风灾后，美国使用多架自主无人机为救援行动抢下许多宝贵时间。Maza 等［20］在模拟火灾场景中使用两架无人机协作实时监控消防员的行动和安全情况。Goodrich等［21］合作研发出一套用于荒野搜索和救援的微型无人机，通过技术手段收集和分析失踪人员的可能迹象来建立模拟失踪人员行为的随机模型。如果该模型与某一受害者相匹配，那么就可以定位失踪者目前的可能位置。该系统解决了载人直升机的局限性，也为无人机协同控制方法提供新的思路。

城市规划 灵活性高、视野广阔和无障碍进入多数环境等优势使得无人机成为绘制地图和城市规划的流行工具，无人机如何协助研究人员绘制地图已有很多研究［22-24］。Remondino 等［22］成功使用多无人机进行空间测绘和三维建模，对无人机的编队和分布方式提出具体要求。Lin等［23］利用无人机激光探测技术绘制芬兰部分地区的精细地图。在对违章建筑监测［25］过程中，多无人机协同配合，可快速完成区域内重点建筑的调查取证工作。不仅如此，无人机定位在危险环境或未知环境起着重要作用［26］。Han等［27］提出多无人机遥感进行核辐射场景下的测绘，降低危险环境下多无人机的工作成本并提高原子辐射探测的工作效率。