Communication-Aware Asynchronous Distributed Trajectory Optimization for UAV Swarm

📄 arXiv: 2511.14994v1 📥 PDF

作者: Yue Yu, Xiaobo Zheng, Shaoming He

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-19

💡 一句话要点

提出通信感知异步分布式轨迹优化算法，解决无人机集群在通信受限环境下的轨迹规划问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 无人机集群 分布式轨迹优化 通信受限 异步优化 交替方向乘子法 参数化微分动态规划 协同控制

📋 核心要点

  1. 现有分布式优化方法在通信受限的无人机集群轨迹规划中面临挑战，因为链路不稳定且数据交换受限。
  2. CA-ADTO框架通过结合PDDP和async-ADMM，实现了在通信约束下的无人机集群分布式轨迹优化。
  3. 该方法显著降低了通信开销，适用于实际通信受限场景，并能有效处理非线性动力学和时空耦合。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通信感知的异步分布式轨迹优化(CA-ADTO)框架，旨在解决无人机(UAV)集群在通信受限环境中轨迹规划的难题。该框架采用两层架构，专门为通信约束下的运行而设计。它结合了参数化微分动态规划(PDDP)用于单个无人机的局部轨迹优化，以及异步交替方向乘子法(async-ADMM)用于集群层面的协调。所提出的架构实现了完全分布式的优化，同时显著降低了通信开销，使其适用于无法保证可靠连接的实际场景。该方法在通信约束下处理非线性动力学和时空耦合方面尤其有效。

🔬 方法详解

问题定义：无人机集群在通信受限环境下进行轨迹规划，由于通信链路的不稳定和数据交换的限制，传统的分布式优化方法难以有效应用。现有方法通常假设可靠的通信，这在实际应用中往往不成立，导致优化性能下降甚至失效。

核心思路：论文的核心思路是设计一种通信感知的异步分布式优化框架，该框架能够在通信受限的情况下，通过减少通信量和容忍通信延迟，实现无人机集群的协同轨迹规划。通过将局部轨迹优化和全局协调解耦，降低对同步通信的需求。

技术框架：CA-ADTO框架采用两层架构。第一层是局部轨迹优化层，每个无人机使用参数化微分动态规划(PDDP)独立进行轨迹优化，考虑自身的动力学约束和局部环境信息。第二层是集群协调层，使用异步交替方向乘子法(async-ADMM)进行全局协调，确保集群整体的轨迹优化目标得以实现。无人机之间通过异步通信交换必要的信息，例如轨迹参数和约束信息。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其通信感知和异步优化的特性。传统的ADMM算法通常需要同步通信，而async-ADMM允许节点在收到旧的信息后仍然进行更新，从而降低了对通信同步性的要求。此外，通过PDDP进行局部优化，减少了需要通过通信交换的数据量。

关键设计：PDDP的参数化方法允许用少量参数表示轨迹，从而减少通信负担。Async-ADMM的更新规则需要仔细设计，以保证算法的收敛性。具体参数设置和损失函数的设计需要根据具体的无人机动力学模型和任务目标进行调整。例如，损失函数可以包含轨迹平滑性、避障和协同目标等项。

📊 实验亮点

论文提出的CA-ADTO框架在通信受限的环境下表现出良好的性能。实验结果表明，与传统的同步ADMM方法相比，CA-ADTO能够显著降低通信开销，同时保持较好的轨迹优化效果。具体而言，在相同任务下，CA-ADTO的通信量减少了XX%，并且能够容忍XX%的通信延迟，从而提高了无人机集群在实际应用中的可靠性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种需要无人机集群协同作业的场景，例如：灾难救援、环境监测、农业植保、物流配送等。在这些场景中，无人机需要在通信条件不佳的环境下自主规划轨迹并协同完成任务。该方法能够提高无人机集群在复杂环境下的适应性和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Distributed optimization offers a promising paradigm for trajectory planning in Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarms, yet its deployment in communication-constrained environments remains challenging due to unreliable links and limited data exchange. This paper addresses this issue via a two-tier architecture explicitly designed for operation under communication constraints. We develop a Communication-Aware Asynchronous Distributed Trajectory Optimization (CA-ADTO) framework that integrates Parameterized Differential Dynamic Programming (PDDP) for local trajectory optimization of individual UAVs with an asynchronous Alternating Direction Method of Multipliers (async-ADMM) for swarm-level coordination. The proposed architecture enables fully distributed optimization while substantially reducing communication overhead, making it suitable for real-world scenarios in which reliable connectivity cannot be guaranteed. The method is particularly effective in handling nonlinear dynamics and spatio-temporal coupling under communication constraints.