现如今随着城市化进程的不断加快,越来越多的人进入城市生活,为了容纳更多的人口,城市中楼房越来越多也越来越高。然而中国幅员辽阔,拥有广阔的国土面积,其中多变的地形地貌以及复杂的地质构造,导致我国地质灾害频发,严重威胁到人民群众的的生命和财产安全。城市一旦发生大型地质灾难,需要应急救援,城市中的高楼大厦势必对高空大型无人机的视野造成遮挡,无法探明具体的受灾情况,发现被困人员。小型无人机进入灾后城市场景低空飞行是有必要的,然而单架无人机因其自身载荷和航时有限往往难以胜任复杂任务,因此无人机编队飞行在灾后应急救援领域是有一定研究价值的。灾后城市场景往往是一个非常复杂的场景,无人机编队要想在灾后城市环境中展开搜索救援行动,首先要保证无人机编队自身飞行安全,因此无人机编队避障飞行的相关研究在城市灾后应急救援领域具有重要意义。目前很少有合适的集中式控制无人机编队避障算法能够直接用于无人机编队避障,使Leader无人机能够带领编队绕开障碍物并安全飞行。同时灾后城市场景相对复杂,且极不稳定,在无人机编队飞行时,容易出现编队结构被破坏的情况,此时Follower无人机需要做出相应的决策以避开障碍物同时尽可能维持无人机编队几何结构。综上所述,为了使得无人机编队能够在灾后城市场景中安全稳定飞行,主要需求如下:一种集中式控制无人机编队避障算法,用于Leader无人机带领编队绕开障碍物安全飞行;二、一种分布式控制无人机编队避障算法用于Follower无人机,当Follower无人机遇到障碍物之后避开障碍物同时能够维持编队结构;三,一种能够模拟灾后城市场景的无人机仿真平台。基于此逻辑本文的主要研究内容与工作主要有以下三个部分:第一,集中式控制无人机编队避障算法。本文在VFH算法基础上,加入了无人机编队几何约束,将无人机编队和单无人机安全飞行最小外接圆直径2Rs,2rs作为一个判断依据。将其直接与扇区通道宽度进行比较,将通道宽度小于单机外接圆直径2rs的扇区剔除。然后对剩余的通道做进一步判断,对于宽度D大于2Rs时,编队直接通过,当通道宽度2rs<D<2Rs时,变换队形通过。无人机编队在灾后城市场景中飞行,其往往所面对的的障碍物尺寸通常大于其自身视野范围。同时本文所采用的VFH算法作为一种局部避障算法,不具有记忆性,尤其是面对大于自身视野范围的障碍物时,容易发生震荡。针对这一问题,本文在VFH算法的基础上引入了轨迹修正因子flag,当无人机编队选择了安全的通道之后若当前方向依然安全则向前飞行flag步,若不安全则继续执行VFH算法选择新的安全扇区,此方法在不增加算法时间复杂度的基础上,能够一定程度的解决VFH算法易震荡的问题。第二,分布式控制编队避障算法。根据前文的分析可知,本文需要一种时间复杂度较低,以及能维持编队几何结构的分布式控制无人机编队避障方法。基于此本文简化了极坐标直方图的计算过程,这能在一定程度上减小其时间复杂度。同时本文引入了动态目标,在无人机朝着安全方向前进之后,刷新Follower无人机新的期望位置,若该方向安全则直接退出避障程序,飞向该点,然后进入编队。第三,基于城市灾后无人机编队仿真平台搭建。为了更好的测试前文提出的改进算法,本文搭建了以PX4,ROS,Gazebo为基础的面向灾后无人机编队仿真平台,该平台能够为算法仿真提供更加真实的实验场景,同时PX4和ROS的引入增强了算法通用性。