李 文，万晓冬,周文文

(南京航空航天大学 自动化学院，南京 211106)

0 引言

面对复杂的战场环境，单架无人机的感知、决策、攻击能力受到一定的束缚，无法满足现代战争的需求[1-2]，多无人机协同作战成为近年来无人机控制领域的研究热点。针对不同的作战任务，无人机群体需要选择合适的队形并保持队形，因此研究无人机群体在复杂环境下的编队及避障愈加必要。

目前比较成熟的编队算法有：领航跟随者法[3]、虚拟结构法[4-5]、基于行为法[6]。领航跟随者法简化了各无人机间的通信协作问题，便于形成期望的编队队形，但该方法太依赖领航者，一旦领航者发生故障会导致编队系统瘫痪而无法完成作战任务。虚拟结构法将无人机编队队形看作是一个刚体的虚拟结构，每架无人机是虚拟结构上相对位置固定的一点，编队运动时，无人机只需跟随固定点运动，优点是方便整体描述无人机编队的行为，可以进行队形反馈，缺点是编队无法建立数学模型，很难进行数学分析。基于行为法本质上是一种分布式控制方法，不受无人机群体规模的影响，但它的缺点在于无法显式地定义群体行为，难以在数学上定量描述编队特性。为了克服各个编队方法的缺陷，近年来学术界将基于行为法和Leader-Follower法相结合，提出了一种新的混合编队技术[7]，简称LFB混合编队，但通过该方法很难为每架无人机配置合适的行为控制参数。因此本文将自适应粒子群算法[8]融入到LFB混合编队技术中，提出了一种基于自适应粒子群算法的混合编队技术，简称LFBAPSO技术，通过优化各无人机的行为参数，进行了大量的仿真研究，仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。……