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在复杂和强干扰环境下的多无人机系统自主控制是当前无人系统领域的前沿研究方向。面对电磁干扰、通信延迟、环境扰动等多种不确定因素,如何保证无人机集群的稳定性和任务完成能力成为关键挑战。
核心研究内容主要聚焦三个层次: 单机层面的鲁棒控制算法设计,通过自适应控制和干扰观测器技术提升个体抗干扰能力 群体协同架构优化,采用分布式控制策略降低通信依赖,开发基于拓扑弹性的组网方法 智能决策机制创新,结合强化学习与博弈论实现动态环境中的自主任务分配
典型应用场景包括军事电子对抗、灾害救援和复杂城市环境巡检等需要高可靠性的领域。当前技术突破点在于将传统控制理论与深度学习方法相融合,在保证系统稳定性的同时提升环境适应能力。未来发展趋势将更注重跨学科融合,包括通信抗截获技术、边缘计算架构和生物启发算法的综合应用。