中大研究成果登 IEEE RA-L：发布多四旋翼协同环绕框架，无需外部定位即可追踪目标

在目标跟踪与包围领域，单四旋翼的应用已较为成熟，但多四旋翼可为目标跟踪提供更大的灵活性和鲁棒性，更具竞争优势。然而,现有技术存在明显局限：多数依赖GPS等外部定位系统，在搜救等无外部定位的场景中难以应用；面对环境遮挡（如障碍物挡住视线）时，目标跟踪易中断；且对四旋翼故障的容错能力较弱。此外，传统感知策略常假设假定四旋翼与四旋翼和四旋翼与目标观测之间存在测量同质性，忽略了协作与非协作场景的本质差异，导致传感器需求不切实际。因此，研发一套不依赖外部定位、能应对遮挡和故障的多四旋翼协同环绕系统成为迫切需求。

聚焦多四旋翼协同环绕系统框架，本文提出了：

1.一种基于机载传感的多四旋翼飞行器系统合作环航策略。针对四旋翼飞行器间以及四旋翼飞行器与目标间的相互作用，开发了独特的感知策略和相应的状态估计方法。与传统的同构感知方法相比，所提出的异构框架展示了实用性能。

2.一种改进的KF算法，与经典的KF和递归最小二乘算法相比，有效地降低了估计偏差。此外，还提出了一种事件触发的 DKF 算法，通过整合四旋翼飞行器之间的相对状态估计，实现视觉遮挡环境中的稳健目标状态估计。

3.在室内和室外环境下进行了全面的真实环境实验，以验证该算法在遮挡条件下的鲁棒性。设计并实现了四旋翼飞行器故障场景，成功验证了系统固有的容错能力，为实际应用奠定基础。

图示：拟议的合作环航框架

本研究主要通过算法设计与理论推导为后续实验提供基础。例如，在相对状态估计算法中，通过公式推导明确改进卡尔曼滤波器的测量模型与更新步骤，理论上证明其能分离测量矩阵中的噪声成分，重构噪声协方差矩阵，从而减少估计偏差，为后续实物实验的有效性提供理论支撑。

图示：坐标系。每个四旋翼飞行器的局部坐标系F_L^j ,保持全局对齐的方向。相机框架F_Cⁱ 与四旋翼飞行器的偏航自由度刚性耦合。当前四旋翼飞行器位置用深色三角形表示，而期望位置(由队形参数确定)θ和ρ)，用浅色三角形表示。

实验验证采用室内外实测的方法评估多四旋翼协同环绕框架的性能。

为准确评估框架性能，在室内相对定位实验中，两架四旋翼沿 2 米半径圆周飞行；室内遮挡实验中，两架四旋翼围绕固定目标进行协同绕行，通过箱子制造间歇性遮挡；室外实验则采用三架四旋翼环绕远程控制的移动目标，并模拟一架四旋翼故障的场景。

实验结果表明：改进的KF算法相对定位均方根误差（RMSE）为 0.22 米，显著低于 RLS（0.63 米）和传统卡尔曼滤波器（0.43 米），有效降低估计偏差；遮挡场景中，系统仍能持续跟踪目标，维持估计精度。