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💥第一部分——内容介绍

无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真研究

摘要

随着低空经济与智能无人系统技术的快速发展，无人机群凭借协同作业、高效覆盖、高容错性等优势，广泛应用于城市巡检、空域测绘、应急救援、集群作业等多个领域。复杂三维低空环境中存在大量建筑物、山体、固定设施等静态障碍物，同时无人机群多机高密度协同飞行的作业模式，极易引发机间碰撞、机障碰撞风险，严重制约无人机集群作业的安全性与稳定性。为解决三维复杂场景下无人机群的安全飞行难题，本文围绕无人机群三维空间碰撞机理与静态避障特性展开仿真研究，梳理三维环境下无人机群的碰撞类型与风险特征，构建贴合实际低空场景的三维仿真环境体系，分析不同障碍物分布、集群密度、飞行状态下的碰撞规律与避障效果，探究适配三维空域的集群静态避障策略。仿真研究结果表明，三维空间的高度维度变化、障碍物空间拓扑结构以及集群编队密度，是影响无人机群碰撞风险与避障成功率的核心因素，合理的分层飞行机制与分布式自主避障逻辑，可有效提升无人机群在静态障碍场景下的飞行安全性与作业稳定性。本研究可为低空无人机集群安全管控、三维路径规划及避障策略优化提供理论支撑与仿真参考。

关键词：无人机群；三维环境；碰撞风险；静态避障；仿真研究

一、引言

1.1 研究背景

当前，低空空域开发利用进程持续加快，无人机集群智能化作业成为无人系统领域的核心发展方向。相较于单机作业，无人机群能够通过多机协同完成大范围、高精度、高效率的复杂任务，在民用低空作业、安防巡检、航空测绘等场景中具备不可替代的优势。但实际低空飞行环境为立体三维空间，区别于传统二维平面飞行场景，空域内存在高低错落、形态各异的静态障碍物，包括城市高层建筑、山体丘陵、固定铁塔、人工构筑物等，障碍物的空间分布具备随机性、多层级、不规则性特征，大幅提升了无人机群的飞行难度。

在高密度集群飞行过程中，无人机不仅需要规避空域内的静态障碍物，还需实时规避集群内相邻无人机，极易因空间位置重叠、飞行姿态偏差、路径规划冲突引发碰撞事故。传统二维平面避障研究仅聚焦水平方向障碍规避，忽略高度维度的空间约束，无法适配真实三维低空作业场景，存在避障不全面、风险预判不足、集群协同性差等问题。因此，开展三维环境下无人机群碰撞机理与静态避障仿真研究，剖析复杂立体空域中集群飞行的风险规律，优化静态障碍规避逻辑，对保障无人机群安全稳定作业、推动低空无人系统规范化应用具有重要现实意义。

1.2 研究现状

目前，国内外针对无人机避障与集群碰撞规避的研究已形成一定体系。早期研究多集中于单机二维避障，依托传感器探测实现单一障碍物的规避避让，技术成熟度较高，但无法适配多机集群作业场景。随着集群技术发展，部分研究开始聚焦无人机群的协同避障，多数研究仍简化为二维平面空域场景，仅考虑水平方向的障碍物规避与机间防撞，忽略三维空域高度维度的约束与风险。

在三维避障研究领域，现有成果多侧重单机三维路径规划，针对无人机群的集群协同避障研究相对匮乏，且多数研究对三维环境建模过于理想化，未充分还原真实低空场景中静态障碍物的不规则分布、多层级空间遮挡等特征。同时，现有集群避障研究多侧重动态障碍规避，针对静态密集障碍场景下的集群碰撞机理、避障适配性、编队稳定性的系统性仿真分析较为薄弱，缺乏对不同集群密度、障碍物布局、飞行状态下的风险规律总结，难以支撑复杂三维静态场景下无人机群的规模化作业应用。

1.3 研究内容与创新点

本文以三维复杂静态环境为研究场景，以多无人机集群为研究对象，重点开展三方面研究内容：一是界定三维环境下无人机群的碰撞类型，剖析机间碰撞、机障碰撞的形成机理与影响因素；二是构建贴合低空实际场景的三维静态障碍仿真环境，还原不规则、多层级障碍物分布特征；三是通过多组仿真对比试验，分析障碍物密度、集群编队形态、飞行速度对集群碰撞风险与避障效果的影响，总结适配三维场景的无人机群静态避障优化思路。

本文创新点主要体现在两方面：一是突破传统二维平面研究局限，完整考量三维空间长、宽、高维度的飞行约束，精准还原真实低空静态障碍场景的空间特征；二是针对集群协同特性，系统性分析多机协同飞行中的耦合碰撞风险，结合静态障碍分布规律，探究兼顾飞行安全与编队稳定性的集群避障策略，弥补现有研究对三维集群静态避障系统性分析的不足。

二、相关理论与技术基础

2.1 三维无人机群飞行特性

无人机群三维飞行具备空间多维性、集群耦合性、状态动态性三大核心特征。空间多维性区别于二维平面的单一水平运动，无人机可在三维空域内完成升降、平移、转向等多自由度运动，飞行路径具备立体空间属性，障碍物的遮挡、威胁范围随高度动态变化。集群耦合性体现在多无人机协同飞行时，各单机的位置、速度、姿态相互关联，单架无人机的避障机动动作会间接影响周边无人机的飞行状态，易引发连锁位置偏移，增加集群碰撞风险。状态动态性表现为无人机飞行姿态、空间位置实时变化，静态障碍物虽位置固定，但相对无人机的飞行态势、威胁区域呈现动态变化特征，对集群实时避障的精准性提出更高要求。

2.2 三维环境静态障碍特征

无人机飞行的三维低空环境中，静态障碍物泛指位置、形态、尺寸固定不变的各类空域障碍物，主要分为地形类障碍与人工构筑物类障碍两类。地形类障碍包含山体、丘陵、高地等自然地形，具备体型庞大、空间跨度广、高度起伏不规则的特征，易形成大范围空域遮挡；人工构筑物类障碍包含高层建筑、输电塔、桥梁、广告牌等，具备分布密集、形态规整、高低错落、局部遮挡性强的特征。

相较于动态障碍物，静态障碍物的核心优势是位置信息可提前感知、空间范围可提前建模预判，风险具备稳定性与可预测性，但三维空间中障碍物的多层级分布、重叠遮挡、狭窄空域等特征，会大幅提升无人机群的避障难度，极易出现单机避障成功但集群编队紊乱、局部机间碰撞的问题。

2.3 无人机群碰撞类型与机理

结合三维飞行场景与静态障碍特性，无人机群飞行过程中的碰撞风险主要分为两类，分别为无人机与静态障碍物碰撞、无人机集群内部机间碰撞，两类碰撞的形成机理存在显著差异。

机障碰撞主要源于三维空间感知偏差与路径规划缺陷，一是二维避障逻辑无法识别高度维度的障碍威胁，导致无人机在升降飞行过程中与高低错落的障碍物发生碰撞；二是障碍物密集区域空域狭窄，无人机机动避让空间不足，飞行轨迹调整余量有限，易出现轨迹与障碍物空间重叠的问题；三是集群统一规划路径未适配局部障碍特征，部分无人机编队位置与静态障碍冲突引发碰撞。

机间碰撞主要源于集群协同约束缺失与机动耦合干扰，一是高密度集群飞行时，无人机间距小于安全阈值，初始编队布局不合理导致空间拥堵；二是单架无人机为规避静态障碍物进行姿态、轨迹调整，周边无人机未及时同步调整，引发局部集群位置重叠；三是三维空域分层飞行机制缺失，不同高度无人机飞行轨迹交叉，产生垂直维度的机间碰撞风险。

三、三维仿真环境与仿真方案设计

3.1 三维仿真环境构建

为贴合真实低空作业场景，本文构建多场景梯度化三维静态障碍仿真环境，摒弃理想化规整障碍布局，还原自然地形与人工建筑的混合障碍特征。仿真环境划分三类典型场景，分别为稀疏障碍场景、常规城市低空场景、密集狭窄障碍场景，覆盖无人机群主流作业空域。

稀疏障碍场景以开阔低空空域为主，仅布置少量大型山体、孤立高层建筑等障碍物，障碍分布零散、空域开阔，主要用于测试无人机群基础飞行的碰撞风险与基础避障能力。常规城市低空场景模拟城市近郊作业空域，均匀布置高低错落的高层建筑、输电设施等中小型静态障碍物，障碍分布均匀、空域分层明显，贴合常态化集群作业场景。密集狭窄障碍场景模拟城市核心商圈、峡谷等复杂空域，集中布置密集墙体、高层集群、狭窄通道类障碍，空域可通行空间有限、障碍遮挡严重，用于测试极端复杂场景下集群的避障稳定性与抗风险能力。

同时，仿真环境统一设定无人机飞行空域边界，规范集群初始投放位置、飞行目标方向，保证不同试验变量下的仿真条件一致性，提升仿真结果的可靠性与对比性。环境建模完整保留三维空间高度维度特性，区分不同高度层的障碍分布差异，精准还原真实空域的立体约束特征。

3.2 仿真变量与试验方案设计

为系统性探究不同因素对无人机群碰撞与避障效果的影响，本文设置三类核心仿真变量，分别为障碍物密集程度、无人机集群规模、集群飞行速度，通过控制单一变量开展多组对比仿真试验，明确各变量的影响规律。

障碍物变量对应三类仿真场景，实现从稀疏、常规到密集的梯度变化；集群规模变量设置小型、中型、大型三类集群，分别对应少量无人机、常规作业集群、高密度集群；飞行速度变量设置低速、中速、高速三档，适配不同作业任务的飞行需求。仿真试验以碰撞发生率、避障成功率、编队保持稳定性作为核心评价指标，全面评估无人机群的飞行安全性能。

所有仿真试验均采用分布式自主避障逻辑，无人机单机独立感知周边静态障碍与邻近无人机状态，同步配合集群协同约束，在规避障碍的同时维持编队整体稳定性，仿真过程全程模拟真实飞行的实时感知、决策、机动避让流程，确保试验结果贴合实际作业场景。

3.3 评价指标体系

本文构建三维度仿真评价体系，精准量化无人机群的碰撞风险与避障性能。一是碰撞发生率，统计仿真过程中机障碰撞、机间碰撞的发生次数，反映场景风险程度与集群飞行安全性；二是避障成功率，统计无人机成功规避静态障碍、无碰撞完成飞行任务的数量占比，直观体现避障策略的有效性；三是编队稳定性，统计飞行过程中无人机编队偏移程度、队形紊乱恢复速度，评估避障机动对集群协同作业的影响。三项指标相互补充，可全面反映不同场景、不同状态下无人机群的综合飞行性能。

四、仿真结果与机理分析

4.1 障碍物密集程度对飞行性能的影响

通过三类场景的对比仿真试验可知，障碍物密集程度是影响无人机群碰撞风险的核心环境因素。在稀疏障碍场景中，空域可通行空间充足，障碍物遮挡范围小，无人机群无需大幅调整飞行轨迹，机障碰撞发生率极低，仅存在极少数因单机姿态偏差引发的轻微机间靠近风险，避障成功率接近满分，编队整体稳定性良好，可稳定维持预设编队形态完成飞行任务。

在常规城市低空场景中，随着中小型静态障碍物数量增加、空间分布趋于均匀，无人机群需频繁进行局部轨迹微调以规避障碍。此场景下机障碰撞风险小幅上升，但整体可控，主要碰撞风险由机间耦合干扰引发，部分无人机避让障碍物时的机动动作会导致局部编队偏移，邻近无人机同步调整不及时，易出现短暂的空间位置重叠，小幅提升机间碰撞概率，避障成功率仍保持较高水平，编队可快速恢复稳定状态。

在密集狭窄障碍场景中，空域可通行空间大幅缩减，静态障碍物的多层遮挡、狭窄通道约束显著加剧飞行难度。该场景下碰撞风险大幅提升，既存在无人机无法及时识别高度维度障碍引发的机障碰撞，也存在密集空域内集群机动空间不足、轨迹调整冲突引发的大规模机间扰动，编队极易出现紊乱，避障成功率显著下降，是无人机群作业的高风险场景。同时仿真结果表明，三维空间的狭窄竖向通道、高低错落的障碍叠加区域，是碰撞事故的高发区域，风险远高于单一水平障碍场景。

4.2 集群规模对碰撞与避障的影响

集群规模直接决定空域内无人机的空间密度，显著影响机间碰撞风险与集群协同避障效率。小型无人机集群空间分布稀疏，单机机动空间充足，受周边无人机的干扰极小，无论在何种障碍场景下，均可精准规避静态障碍物，机间碰撞风险极低，避障效果最优，编队稳定性几乎不受避障机动影响。

中型常规集群适配性较强，在稀疏、常规障碍场景下可稳定完成避障飞行，仅在局部障碍密集区域出现轻微编队扰动；但在密集障碍场景中，随着单机避让动作增多，集群内部协同耦合性增强，易出现局部队形挤压、位置偏移，碰撞风险小幅上升，但整体仍可完成基础避障任务。

大型高密度无人机集群对空域环境要求极高，在常规障碍场景中已出现明显的机间约束冲突，部分无人机为规避静态障碍调整轨迹时，会直接挤压周边无人机飞行空间，引发连锁队形偏移；在密集障碍场景中，高密度集群的机动空间严重不足，机间碰撞与机障碰撞风险叠加，避障成功率大幅降低，编队极易出现大面积紊乱，无法维持稳定飞行状态。由此可见，三维静态复杂场景对无人机集群密度存在明确阈值，高密度集群不适用于狭窄、密集障碍空域。

4.3 飞行速度对碰撞与避障的影响

飞行速度主要影响无人机的环境感知响应速度与轨迹调整余量，进而影响避障精度与碰撞风险。低速飞行状态下，无人机具备充足的时间完成障碍感知、轨迹决策、机动避让全过程，可精准识别三维空间中的静态障碍与邻近无人机位置，提前完成轨迹预判与调整，各类场景下的碰撞发生率均处于较低水平，避障稳定性最优。

中速飞行是无人机集群作业的主流速度，在稀疏、常规障碍场景下可平衡作业效率与飞行安全，避障成功率较高；但在密集障碍场景中，飞行速度提升会缩短响应时间，部分细微的三维空间障碍、局部空域拥堵问题无法及时预判，会小幅增加碰撞风险。

高速飞行状态下，无人机感知响应与轨迹调整余量大幅缩减，对三维空间障碍的识别精准度下降，难以快速适配复杂障碍的立体空间约束，极易出现避让不及时的问题。同时高速机动带来的姿态偏移更大，集群内部轨迹调整的耦合干扰更强，无论是机障碰撞还是机间碰撞风险均显著提升，编队稳定性大幅下降，无法适配复杂三维静态障碍场景。

4.4 三维环境核心风险规律总结

综合多组仿真试验结果，可总结出三维环境下无人机群碰撞与静态避障的核心规律。其一，相较于二维平面场景，三维空间高度维度的障碍约束是新增核心风险点，高低错落的静态障碍、竖向狭窄空域是碰撞高发区域，传统二维避障策略无法适配三维场景需求。其二，无人机群的碰撞风险具备耦合性，静态障碍引发的单机避让机动，会间接诱发集群机间碰撞，场景复杂度与集群密度越高，耦合风险越显著。其三，低速、低密度集群适配复杂三维静态场景，高速、高密度集群仅适用于开阔稀疏空域，场景适配性存在明确的边界条件。其四，编队稳定性直接影响避障效果，无序机动、不同步调整是集群避障失败、碰撞事故发生的重要诱因。

五、三维无人机群静态避障优化策略

基于仿真试验得出的风险规律，结合三维空域静态障碍的分布特征与无人机群协同飞行特性，针对性提出适配三维环境的无人机群静态避障优化策略，兼顾飞行安全性与集群作业稳定性。

一是构建三维分层飞行机制。针对三维空间高度维度风险问题，对作业空域进行多层级划分，根据静态障碍物的高度分布特征，设置不同高度飞行通道，实现无人机群竖向分层、水平分区飞行，从空间层面规避竖向障碍碰撞与垂直方向机间轨迹交叉风险，充分利用三维空域空间，提升空域利用率与飞行安全性。

二是优化集群分布式协同避障逻辑。摒弃单机独立避障的单一模式，建立局部集群协同感知与联动调整机制，单架无人机探测到静态障碍并启动避让动作时，实时同步位置、姿态、轨迹调整信息至周边邻机，邻机同步完成预判调整，避免单机机动引发的集群连锁扰动，解决三维场景下避障耦合干扰问题，维持编队整体稳定性。

三是适配场景动态调整集群参数。根据三维空域障碍物密集程度、空域狭窄程度，动态匹配集群规模与飞行速度，在开阔稀疏空域可适当提升集群密度与飞行效率，在密集狭窄障碍空域主动降低飞行速度、精简集群规模，严格匹配场景适配阈值，从源头降低碰撞风险。

四是完善三维环境预规划机制。依托低空三维数字地图，提前建模空域内所有静态障碍物的位置、尺寸、空间分布特征，预先规划全局最优集群飞行路径，规避高风险狭窄区域、障碍密集叠加区域，减少飞行过程中的临时机动调整，提升集群避障的预判性与稳定性。

六、结论与展望

6.1 研究结论

本文以三维复杂静态环境为研究场景，围绕无人机群碰撞风险与静态避障问题开展系统性仿真研究，通过构建梯度化三维仿真场景，完成多变量对比试验，深入剖析了障碍物分布、集群规模、飞行速度对无人机群飞行安全与避障性能的影响，厘清了三维环境下无人机群的碰撞形成机理与风险规律。研究得出以下核心结论：三维空间高度维度的不规则静态障碍是区别于二维场景的核心风险源，障碍密集、空域狭窄场景的碰撞风险最高；集群密度与飞行速度和碰撞发生率呈正相关，高密度、高速飞行会大幅降低复杂三维场景下的避障成功率；单机避障的机动耦合干扰是集群机间碰撞的重要诱因，协同联动机制缺失会严重影响编队稳定性；分层空域规划、集群协同避障与场景参数适配可有效提升无人机群三维静态避障能力，显著降低各类碰撞风险。

6.2 研究展望

本文仅针对纯静态障碍三维场景开展无人机群避障仿真研究，未考虑空域动态障碍物、复杂气象干扰、传感器探测误差等实际干扰因素。后续研究可在此基础上，融入动态障碍、气流扰动、探测偏差等复杂干扰条件，构建更贴合真实低空作业的全维度仿真场景。同时，可进一步优化三维集群协同避障算法，实现无人机群自适应分层、智能编队重构、动态路径实时优化，提升复杂三维场景下无人机群的自主避障能力与作业鲁棒性，为低空无人机集群规模化、安全化应用提供更完善的技术支撑。

📚第二部分——运行结果

主函数部分代码：

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🎉第三部分——参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]董昌. 科技撑腰，增产增收底气足[N]. 河北日报,2024-05-09(011).

[2]张宇宸,段海滨,魏晨.基于深度强化学习的无人机集群数字孪生编队避障[J/OL].工程科学学报:1-12[2024-05-11].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1297.TF.20240412.1109.003.html.

​​​​​​🌈第四部分——本文完整资源下载

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