探索未来飞行: Swarm-Formation 群体飞行优化框架
2024-05-20 23:53:13作者:范垣楠Rhoda
1、项目介绍
在无人机技术和分布式系统领域,Swarm-Formation 是一个创新的分布式群体制动轨迹优化框架,专门设计用于密集环境中的编队飞行。由浙江大学快实验室(ZJU-FAST Lab)的团队开发,这个项目旨在实现安全、灵活的多机器人编队航行,同时避开障碍物。
2、项目技术分析
Swarm-Formation 引入了一种可微分的图论基础成本函数,能够精确描述机器人之间的交互拓扑并量化三维编队的相似性距离。结合空间时间优化框架,它构建了一个联合成本函数,该函数考虑了编队相似性、障碍物回避和动态可行性,使得群组机器人能够在保持队形的同时,具备避障的能力。
该框架基于最新的研究成果,并已应用于大型自主群体制动导航系统,可在密集环境中实现完全自主的大规模编队飞行。
3、项目及技术应用场景
- 环境探测与监测:利用无人机编队进行大范围的地形测绘或环境污染监测。
- 物流配送:在城市环境中,自动化的无人机编队可以高效地执行包裹递送任务。
- 紧急救援:灾难现场,无人机群可以在极端条件下进行搜索和救援行动。
- 军事应用:无人战斗机可以通过编队飞行增强战场生存能力和打击效果。
4、项目特点
- 分布式优化:每个机器人独立计算其路径,保证系统的扩展性和鲁棒性。
- 实时避障:结合动态可行性考虑,确保了在复杂环境下的安全性。
- 用户友好的接口:支持通过rviz的“2D Nav Goal”设置目标点,易于操作。
- 高度灵活性:适用于不同形式的编队布局,如正常六边形等。
- 开放源码:遵循GPLv3许可,鼓励社区贡献和二次开发。
重要更新:
- 支持通过rviz发布目标点进行群体制动导航。
- 已发布分布式群体制动优化框架,提供随机森林地图中正常六边形编队导航的示例。
如果你对自动化无人机编队飞行感兴趣,或者正在寻找相关领域的解决方案,那么 Swarm-Formation 将是一个值得尝试的强大工具。立即探索其潜力,为你的项目带来更高级别的灵活性和效率!
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